Resumen:
El objetivo es analizar el efecto directo e indirecto del boca-oreja electrónico sobre la intención de compra mediado por la actitud hacia la marca y la imagen de marca. Se empleó el método de ecuaciones estructurales de mínimos cuadrados parciales con datos de 100 encuestas. Los resultados muestran un efecto indirecto positivo y significativo mediante la actitud hacia la marca; sin embargo, no ofrecen evidencia a favor del efecto directo, ni del efecto indirecto mediante la imagen de marca. Los hallazgos se relacionan con el efecto indirecto entre boca- oreja electrónico e intención de compra, que sugiere que las estrategias de marketing dirigidas a promover el boca-oreja deberían orientarse a mejorar la actitud de los consumidores.
Palabras clave: boca-oreja electrónico, imagen de marca, actitud hacia la marca, intención de compra, comportamiento del consumidor.
Abstract: The objective is to analyse the direct and indirect effect of electronic word-of-mouth on purchase intention mediated by attitude towards the brand and the brand's image. The method of structural equations with partial least squares is used with data from 100 surveys. The results show an indirect and significative positive effect through the attitude towards the brand; nonetheless, they offer no evidence of direct effect, nor of indirect effect through the brand’s image. The findings are related to the indirect effect between electronic word-of-mouth and purchase intention, which suggest that marketing strategies directed at promoting word-of-mouth should be oriented towards enhance the buyer’s attitude.
Keywords: electronic word of mouth, brand image, attitude towards the brand, purchase intention, consumer behavior.
Efecto del boca-oreja electrónico en la intención de compra
Effect of e-word of mouth on purchase intention
Ricardo Alberto Sánchez Jaime alberto.jaime@live.com
José Ignacio Azuela Flores jazuelaflores@gmail.com
Oscar Hernán Velásquez Arboleda ohvelasquez@elpoli.edu.co
Recepción: 08 Diciembre 2021
Aprobación: 25 Abril 2022
El boca-oreja electrónico (en adelante BOE) ofrece a los consumidores información integral relacionada con productos, marcas y servicios, que les ayuda a disminuir riesgos relacionados a las compras (Yuan et al. 2020).
El BOE es la evolución del boca-oreja tradicional, ya que con la aparición de las páginas web esta interacción alteró su naturaleza personal por una digital, también es evidente que ha ganado relevancia en el contexto actual por el alcance de Internet (Jeong y Koo, 2015). El boca-oreja sirve como canal de difusión de información relacionada a productos (Babić Rosario et al., 2020), la cual se puede definir como: “Cualquier comentario positivo o negativo hecho por un pasado, actual o futuro consumidor acerca de productos o empresas que está disponible a una multitud de personas e instituciones vía internet” (Hennig-Thurau et al. 2004: 39).
Dicho lo anterior, el BOE impacta de diferentes maneras dependiendo del mensaje, pudiendo modificar las actitudes (Foroudi, 2019), la imagen de marca percibida (Farzin y Fattahi, 2018) y, consecuentemente, la intención de compra de los consumidores (Tata et al., 2020) aunado a esto, se ha identificado una transformación en la manera en que se disemina el boca-oreja gracias al rápido incremento de la popularidad de las redes sociales que proveen distintas plataformas que han modificado el comportamiento del consumidor (Kudeshia y Kumar, 2017), razón por la cual, el analizar este fenómeno sigue siendo de relevancia.
El objetivo del presente trabajo es analizar el efecto directo del BOE sobre la intención de compra; así como sus efectos indirectos mediados a través de la imagen de marca y la actitud hacia la marca (en adelante AHM) en redes sociales. Teniendo como muestra consumidores Latinoamericanos debido a la baja producción del tema en este contexto y la alta exposición que estos consumidores tienen a dichas plataformas y el reciente incremento de su uso.
En México, 39% de la población hicieron compras en línea durante el 2020 (Statista, 2021) y 80 millones de mexicanos pertenecieron a redes sociales durante ese mismo año (Statista, 2020). En 2020 el comercio electrónico representó el 9% de las ventas totales al menudeo en México y va en aumento (Asociación Mexicana de Ventas Online, 2021), por lo cual se considera pertinente y relevante el estudio del comportamiento del consumidor en las redes sociales en este tipo de contextos.
Este artículo está estructurado en cinco secciones, después de esta introducción, se encuentra la revisión de la literatura que da sustento al desarrollo de hipótesis, continuando con la metodología donde se describe el instrumento, muestra y recolección de datos, después el apartado de resultados y su respectiva interpretación, finalizando con las conclusiones y futuras líneas de investigación.
Debido al alto uso de las redes sociales, los consumidores están expuestos continuamente a información de los productos, lo cual ayuda a la formación de una imagen de marca, por lo que, al formar una imagen de marca el consumidor incluye los beneficios y atributos asociados a la marca para poder distinguir y discernir lo que la empresa ofrece de los distintos competidores (Farzin y Fattahi, 2018).
Al respecto, la literatura muestra una relación positiva entre el BOE y la imagen de marca (Farzin y Fattahi, 2018; Jalilvand y Samiei, 2012; Kala y Chaubey, 2018), debido que, el efecto positivo del boca-oreja mejora las percepciones de los consumidores sobre los distintos proveedores. El efecto entre el BOE y la imagen de marca se ha identificado a lo largo de diferentes contextos culturales. Así pues, Kala y Chaubey (2018) encontraron que, en India los consumidores que están expuestos al BOE apropian dicha información para formar su propia concepción de la imagen de marca, siendo su comportamiento influenciable por las redes sociales. Este mismo efecto sobre la imagen de marca también fue identificado en el contexto de los Emiratos Árabes Unidos (Nuseir, 2019) e Irán (Jalilvand y Samiei, 2012).
El efecto del BOE sobre la imagen de marca también puede ser diferenciado entre los distintos perfiles de los consumidores. Abubakar et al. (2016) argumenta una relación positiva de la BOE y la imagen de marca, encontrando que las mujeres son más susceptibles a elementos sociales y emocionales de los productos, tales como la confianza en el vendedor y la percepción del desempeño del producto, a través de recomendaciones de personas conocidas en las redes sociales.
Poniendo lo anterior en contexto, cuando las personas interactúan dentro de las redes sociales están expuestas a diferentes señales, que funcionan como marketing indirecto propiciado por los mismos usuarios dentro de las distintas plataformas (Abubakar et al., 2016). Debido a lo anteriormente, el BOE tiene una relación directa positiva sobre la formación de la imagen de marca o empresa (Krishnamurthy y Kumar, 2018), sin importar que el consumidor busque comprar o no. Por su parte, Liu et al. (2019) encontraron que el BOE afecta positivamente la imagen de marca antes y después de la compra de un producto. Por lo que la teoría sostiene que, a través del BOE, se puede formar una imagen de marca positiva ya que este efecto se encuentra en distintos productos y contextos, como celulares (Cheung et al., 2020), destinos turísticos (Kakirala y Singh, 2020; Quoquab et al., 2020) y también en influencia de la imagen de la institución para la elección de escuelas (Perera et al., 2020). Debido a lo anterior, se propone la siguiente hipótesis:
Hipótesis 1: El boca-oreja electrónico tiene un efecto positivo y significativo sobre la imagen de marca.
Otro factor involucrado en el BOE mediante las redes sociales es la AHM. Ésta juega un rol fundamental dentro de la mente del consumidor, debido que, a través de las actitudes, los clientes le otorgan valor a la marca. La AHM es definida como una evaluación general de la marca por el consumidor (Mitchell y Olson, 1981).
Respecto a la AHM, Kudeshia y Kumar (2017) demostraron que el BOE encontrada en las redes sociales, afecta positivamente a la AHM en los consumidores. Se encontró un resultado similar en el boca- oreja cuando los mensajes se transmiten a través de patrocinios con un influencer en una red social específica; al respecto, Hughes et al. (2019) exponen que el boca-oreja positivo a través de una persona reconocida en las redes sociales, tiene un efecto positivo en la AHM, ya que los consumidores aceptan de mejor manera el mensaje debido a que estímulo es más natural, por la confianza que le tienen al emisor
Por su parte, Lin y Xu (2017) encontraron que la persona que dicta la opinión juega un rol importante ya que esta regula la fuerza del efecto de influencia. Mientras más reconocimiento y aceptación social tenga el emisor del mensaje, mayor fuerza tendrá el BOE sobre la AHM. Un hallazgo similar lo encontraron Purnawirawan et al. en el 2012, cuando analizaron el BOE y como este afecta las actitudes de las personas a través de la valencia del mensaje (positivo o negativo), encontrando que cuando una opinión se considera útil y es de carácter positivo, genera una impresión cognitiva mayor, por lo que se convierte en un predictor más fuerte de las actitudes de las personas.
Ahora bien, los consumidores pueden confiar en actitudes existentes hacia marcas cuando están formando la propia, pero ésta puede cambiar con el tiempo a través del BOE. Kim et al. (2019) exponen que, debido a la publicidad constante a través de redes sociales se puede ayudar a desarrollar una mejor posición estratégica en la mente de los consumidores y generar una relación con la marca. Cuando el boca- oreja es espontáneo y los consumidores hablan de las marcas en sus redes sociales, mejoran las actitudes de otros Kim et al., 2019. Otros factores como los colores, logo y marcas particulares de la empresa que los consumidores observan, ayudan a mejorar la AHM y promueve el boca-oreja (Foroudi, 2019).
Augusto y Torres (2018) proponen que el BOE y la AHM están correlacionadas. Si ambas variables son positivas, se tiene mejor desempeño, como cuando una persona participa en campañas de responsabilidad social de una empresa en las redes sociales, ya que estará más dispuesta a producir comentarios positivos, como resultado de su identificación con la empresa, causando una mejora en las actitudes hacia la marca de este, que a su vez diseminará a otros posibles consumidores (Chu y Chen, 2019).
Zainal et al. (2017) argumentan que, si se confía en el BOE, éste puede mejorar la AHM de los individuos que, posteriormente, determinará el comportamiento de sus intenciones. Estos resultados son congruentes con los encontrados por Kim et al. (2019), quienes exponen que las campañas de marketing desempeñan un rol importante en el desarrollo de una buena AHM, y el BOE reafirma estas actitudes a través de las redes sociales, por lo que encuentran una relación positiva, ya que los consumidores que están expuestos a opiniones positivas desarrollan mejores actitudes. Debido a lo anterior, se propone la siguiente hipótesis:
Hipótesis 2: El boca-oreja electrónico influye positivamente sobre la actitud hacia la marca.
La intención de compra es la promesa implícita de un consumidor a comprar un producto en un futuro (Tariq et al., 2013). En la actualidad, los consumidores usan las redes sociales como medio para obtener información previa a la compra (Kudeshia y Kumar, 2017), por lo que es muy común que los consumidores busquen opiniones sobre los productos o marcas previo a tener una intención de consumo (Zhu y Zhang, 2010). En vista del papel fundamental que juega el BOE en las actitudes e intenciones de las personas, ha sido reconocida como un detonante fundamental de la intención de compra (East et al., 2008; Seifert y Kwon, 2019; Sparks y Browning, 2011). De acuerdo con la literatura previa, el boca-oreja se ha convertido en un aspecto importante y continuo del marketing en línea (Prasad et al., 2017); principal- mente porque se ha identificado que las opiniones boca-oreja positiva persuaden a los consumidores fomentando así la intención de compra (Lu et al., 2016).
El boca-oreja y la intención de compra ha sido ampliamente estudiado y los académicos han apuntado a que existe una relación entre Efecto del boca-oreja estas dos variables. Estudios recientes confirman el impacto positivo que tiene las opiniones en la intención de compra (Liu et al., 2019; Prasad et al., 2019; Yuan et al., 2020). Así como Kudeshia y Kumar (2017) encontraron una fuerte relación entre el BOE positivo a través de Facebook y la intención de adquirir celulares inteligentes. De acuerdo con Kudeshia y Kumar (2017), hablar positivamente de los productos genera un ambiente en el cual ayuda a mejorar las actitudes e intenciones de los consumidores en dicha red social.
Este mismo efecto también se encuentra en otros contextos como el de la hotelería. En este contexto, los consumidores utilizan el BOE para disminuir el riesgo asociado a la reserva de habitaciones de hotel. De acuerdo con Yuan et al. (2020) el BOE impacta de forma positiva a la intención de compra en la hostelería. En lo relativo a la orientación del mensaje (positivo, negativo y neutro), Seifert y Kwon (2019) encontraron que el BOE positivo tiene mayor influencia dentro de las redes sociales hacia la intención de compra en plataformas altamente populares como Facebook, Twitter e Instagram. Debido a lo anterior, se propone la siguiente hipótesis:
Hipótesis 3: El boca-oreja electrónico influye positivamente sobre la intención de compra.
Dentro de la relación entre imagen de marca y la intención de compra, Jalilvand y Samiei (2012) encontraron un efecto mediador del boca-oreja sobre la imagen de marca que impacta a la intención de compra de vehículos automotrices a través de los comentarios en la red social Facebook. También en diferentes contextos se encuentra un efecto positivo, ya que en el turismo la imagen del destino u hotel tiene un efecto positivo y significativo con la intención de consumir, debido a que entre mejor sea la imagen que tienen los consumidores mayor serán sus intenciones (Foroudi, 2019; Jalilvand y Heidari, 2017). Se puede comprobar también que la imagen de marca influye positivamente a la intención de compra cuando se observa desde un producto de alto envolvimiento como los celulares (Cheung et al., 2020), incluso, el efecto de la imagen de marca sigue siendo significativo para la intención de recompra de productos (Liu et al., 2019), debido que los consumidores forman una imagen de marca a través de las redes sociales y esta puede influir a durante todo el proceso de compra, debido a que las mismas redes sociales son un medio de obtención de información para consumo (Kala y Chaubey, 2018).
La intención de adquirir cualquier tipo de producto, marca o servicio es definida para este trabajo como intención de compra. Asimismo, los consumidores basan esa toma decisión en diferentes detonantes, como se expuso en el primer apartado de la revisión teórica, ya que el BOE juega un rol importante en la formación de la imagen de marca (Farzin y Fattahi, 2018; Jalilvand y Samiei, 2012; Kala y Chaubey, 2018; Nuseir, 2019) por lo que hablar dentro de las redes sociales mejora la percepción de las empresas en el consumidor. Esta asociación positiva también se da entre el boca-oreja y la intención de compra (Liu et al., 2019; Prasad et al., 2019; Yuan et al., 2020) ya que leer información en las redes sociales sobre productos o servicios tiene una influencia sobre la intención de compra final del consumidor, por lo que, basado en la revisión de la teoría, se espera que relación entre la imagen de marca también tenga una relación positiva con la intención de compra, por lo que se propone la siguiente hipótesis:
Hipótesis 4: La imagen de marca influye significativa y positivamente sobre la intención de compra.
Debido a que la intención de compra son las razones por las cuales un consumidor adquiere un producto con ciertas condiciones, una buena AHM se torna una variable directamente involucrada, ya que una actitud positiva resulta en un efecto positivo hacia la intención de compra por la preferencia continua hacia dichas marcas (Kudeshia y Kumar, 2017), también opiniones negativas pueden afectar directamente la AHM y, por consecuencia a la intención de compra, reduciendo las ventas, por lo que existe una relación positiva entre estas dos variables (Ballantine y Yeung, 2015).
Foroudi (2019) argumenta que las empresas podrían alcanzar una ventaja competitiva si sus consumidores mantienen una buena AHM y mejorar así su desempeño, ya que con la participación de sus clientes a través del BOE mejora la AHM diseminándola a través de la red, la cual impacta en las actitudes de otros posibles clientes y mejora la intención de compra de más consumidores (Chu y Chen, 2019).
Uno de los factores de cambio de actitud que tienen los consumidores hacia una marca es el producto de las opiniones, y una mala actitud reduce la intención de compra (Suwandee et al., 2019), ya que las actitudes son un componte primordial que explican las intenciones (Marticotte y Arcand, 2017) y si una empresa comunica una imagen positiva ya sea a través de ellos o sus consumidores pueden crear lazos que generen preferencia hacia la marca por lo que una buena evaluación más la preferencia generada por la imagen positiva de la empresa conduce a una buena AHM el cual se ve reflejado en una mayor intención de compra (Kim et al., 2019). Debido a lo anterior, se propone:
Hipótesis 5: La actitud hacia la marca influye significativa y positivamente a la intención de compra.
A continuación, con base en la revisión de la literatura se propone el siguiente modelo teórico (figura 1) para estudiar la relación de causalidad de la presente investigación. En ella se presenta la dirección de los efectos del boca-oreja electrónico y las variables que afectan indirectamente a la intención de compra.
Los datos se recolectaron a través de una encuesta auto administrada del tipo electrónica. Dado el objetivo de la presente investigación (impacto del boca-oreja en el contexto de las redes sociales), la encuesta se distribuyó entre usuarios de redes sociales; publicándose en Facebook y Whatsapp. Con lo cual, y debido a la ausencia de un marco muestral consecuencia del criterio de distribución de encuestas, se empleó un muestreo no probabilístico.
La encuesta se estructuró en cinco secciones: 1) la primera sección incluyó los ítems para medir el boca-oreja, 2) la segunda sección se centró en la imagen de marca; 3) mientras que en la tercera se incluyeron los ítems sobre la AHM; 4) la cuarta sección registró la intención de compra; 5) finalmente, la encuesta concluye con bloque de preguntas sobre el perfil demográfico del encuestado.
En total se obtuvieron 150 encuestas de las cuales se eliminaron 50 por presentar valores perdidos. El perfil de los encuestados correspondió a un total de 61% mujeres y 39% hombres, mayormente entre los 18 y 30 años (69%) (véase cuadro 1). La conveniencia de esta muestra destaca al comparar este perfil con el del usuario de redes sociales en México. De acuerdo con los datos de la Encuesta Nacional sobre Disponibilidad y Uso de Tecnologías de la Información en los Hogares (ENDUTIH, 2019); en México, aproximadamente 71 millones de personas son usuarios de redes sociales y, de ellos, 57.4% son menores de 34 años.
Para controlar potenciales problemas de la varianza del método común se establecieron acciones ex ante y ex post. En lo que respecta a las acciones ex ante, se trabajó desde el diseño del estudio (Podsakoff, MacKenzie, Lee, y Podsakoff, 2003; Podsakoff, MacKenzie, y Podsakoff, 2012). En la encuesta se incluyó una división psicológica entre las variables predictoras y la intención de compra para evitar que los encuestados establecieran relaciones entre esas variables. Asimismo, se garantizó el anonimato de los encuestados y, finalmente, se enfatizó en que no hay respuestas correctas o incorrectas, fomentando a que los encuestados respondieran de la forma más honesta posible. En lo que respecta a las acciones ex post, se llevó a cabo un test de Harman de un solo factor; los resultados muestran que un modelo de un único factor explica 37% de la varianza; por tanto, se descarta la potencial amenaza de sesgo del método común (Podsakoff et al., 2003).
Para asegurar la validez del contenido de las medidas empleadas, en el diseño de las escalas se acudió a literatura especializada sobre el tema.
Para medir el boca-oreja se usaron cinco ítems obtenidos de la escala sugerida por Bambauer-Sachse y Mangold (2011). Por su parte, para medir la imagen de marca se usaron tres ítems obtenidos de la escala de Davis et al. (2009). Mientras que para medir la AHM se emplearon tres ítems extraídos de las escalas propuestas por Kudeshia y Kumar (2017), Schivinski y Dabrowsky (2014) y Tang et al. (2011). Finalmente, para medir la intención de compra se usaron tres ítems obtenidos de la escala de Shukla (2011). En todos los casos se empleó una escala Likert de 7 puntos donde 1 es totalmente en desacuerdo y 7 totalmente de acuerdo (véase cuadro 2).
Para analizar los efectos del boca-oreja sobre la intención de compra, se estimó un modelo de ecuaciones estructurales de mínimos cuadrados parciales PLS-SEM, mediante el software Smart PLS 3.2.7. Se empleó PLS-SEM en lugar de las ecuaciones estructurales con base en la covarianza (CB-SEM) debido a que, como es el caso de esta investigación, PLS-SEM es más eficiente cuando se cuenta con muestras pequeñas para estimar modelos complejos (Hair et al., 2014); en la presente investigación se emplearon 100 observaciones, una muestra relativa- mente pequeña. Asimismo, se optó por PLSSEM ya que ésta no hace supuestos sobre la distribución de los datos. PLS-SEM por ser ésta una técnica no-paramétrica no requiere del supuesto de la distribución normal (Hair et al., 2014).
Como se mencionó, en el presente estudio se empleó una muestra de 100 observaciones que impide asumir el teorema del límite central; por lo que PLS-SEM se torna el método apropiado para estimar resultados que no se verán afectados por la distribución de los datos. Finalmente, y dado el procedimiento de remuestreo empleado para estimar los parámetros, PLS-SEM provee mayor poder estadístico que CB-SEM (Hair et al., 2014). En resumen, se optó por PLS-SEM por ser esta una técnica más eficiente en la estimación de modelos con muestras pequeñas, no requerir el supuesto de la distribución normal de los datos y ofrecer mayor poder estadístico; es decir, mayor capacidad para detectar un efecto significativo cuando en verdad es significativo para la población.
El primer paso es evaluar el modelo de medida; para ello se analiza la fiabilidad y la validez de las medidas utilizadas para representar cada constructo. Para evaluar modelos de medida reflectivos como el que aquí se expone, es necesario determinar: 1) la fiabilidad individual de los ítems, 2) la consistencia interna de los constructos (fiabilidad del constructo), 3) la validez convergente y 4) la validez discriminante (Hair et al., 2017).
En lo referente a la relación que hay entre las variables latentes y sus correspondientes indicadores (fiabilidad de cada ítem), los resultados muestran que todos los ítems se relacionan con su correspondiente variable latente; tomando, en todos los casos, cargas superiores a 0.707 indicando altos niveles de fiabilidad de los indicadores (véase Cuadro 3).
Por su parte, para evaluar la fiabilidad del constructo o consistencia interna de la escala se examinaron los valores de Alfa de Cronbach. Los resultados muestran valores Alfa de Cronbach superiores a 0.7. Alternativamente, se calculó la fiabilidad compuesta alcanzando valores superiores a 0.8. De acuerdo con Nunnally (1978), para determinar fiabilidad del constructo, los valores de la fiabilidad compuesta deben ser superiores a 0.8. En síntesis, tanto los valores de Alfa de Cronbach como los de la fiabilidad compuesta indican una robusta fiabilidad de los constructos (véase Cuadro 3).
La validez convergente, o la medida en que los diferentes indicadores del mismo constructo están positivamente relacionados entre sí (Hair et al., 2017), se evaluó a través del porcentaje de varianza extraída de cada constructo (AVE por sus siglas en ingles). Para poder establecer validez convergente el AVE de cada constructo debe ser superior a 0.50,lo que indicaría que éste explica más del 50% de la varianza de sus indicadores (Fornell y Larcker, 1981). Los resultados reflejan valores AVE superiores al 0.50 indicando validez convergente de los constructos empleados (Cuadro 3).
Para evaluar la validez discriminante se empleó el criterio Fornell y Larcker (1981). Éste compara la raíz cuadrada del AVE con las correlaciones de las variables latentes. Para asumir validez discriminante, la raíz cuadrada del AVE de cada variable latente deberá ser mayor que la correlación más alta que se tenga con cualquier otra variable (Hair et al., 2017).
Alternativamente, se evaluó la validez discriminante mediante las cargas cruzadas de todos los indicadores con sus respectivos constructos. Para establecer validez discriminante, cada indicador no solo debe estar fuertemente relacionado con el constructo que intenta reflejar, sino que tampoco debe tener una conexión más fuerte con otro constructo (Chin, 2010). Los resultados indican que las cargas factoriales de todos los indicadores son más altas en sus respectivos constructos que en cualquier otro constructo del modelo confirmando la validez discriminante, reafirmando la validez discriminante
En síntesis, los resultados tanto del criterio Fornell-Larcker como de las cargas cruzadas satisfacen los parámetros sugeridos para establecer validez convergente; con lo cual, se concluye que los constructos del modelo cumplen con la validez discriminante (Cuadro 4).
Finalmente, se evaluó por potenciales problemas de multicolinealidad entre los constructos. Los resultados muestran valores del factor de inflación de la varianza menores a 1.6 en todos los constructos, esto es congruente con los valores de tolerancia aceptados que indican que el FIV debe ser menor a 5 (Hair et al., 2017); con lo cual no se observa colinealidad entre los constructos predictores pudiendo continuar con la evaluación del modelo estructural.
Una vez evaluado exitosamente el modelo de medida, se estimó el modelo estructural para evaluar las hipótesis propuestas (Chin, 1998). Para ello se examinaron: 1) los coeficientes path junto con sus respectivos estadísticos t, 2) el coeficiente de determinación (R2) y 3) el criterio Stone-Geisser (Q2). Los estadísticos t se calcularon a través de la técnica no paramétrica de re-muestreo bootstrapping.
Como primer paso, se evalúa la capacidad predictiva del móldelo (R2) y su relevancia predictiva (Q2). El valor del coeficiente de determinación (R2) indica la extensión en la que el modelo explica la varianza de las variables resultado.
Así pues, el modelo explica el 10% (R2= 0.109) de la varianza en Imagen de Marca (IM), el 14% (R2= 0.144) de la varianza en Actitud hacia la Marca (AHM) y el 55% (R2= 0.551) de la varianza en Intención de Compra (IC). Lo que supera el criterio establecido por Falk y Miller (1992), que indica que el valor del R2 de cada variable dependiente no debe ser menor de 0.10. Indicando que las variables independientes pronostican adecuadamente las variables dependientes del modelo.
Para evaluar la relevancia predictiva del modelo se empleó el criterio Stone-Geisser Q2 estimado a través de la técnica blindfolding. Los resultados muestran una relevancia de 0.063 para imagen de marca de; 0.079 para AHM y; finalmente, de 0.326 para intención de compra. Lo que sugiere niveles aceptables de relevancia predictiva (Ching y Newsted, 1999). Concretamente, y de acuerdo con los criterios señalados por Hair et al. (2014) los resultados obtenidos representan niveles de relevancia predictiva pequeño, pequeño y grande respectivamente. Por tanto, se considera que el modelo tiene alto poder predictivo.
En lo relativo a las hipótesis propuestas, como se predecía en las H1 y H2, el BOE influye significativa y positivamente tanto en la imagen de marca (β= .329,p= 0.000), como en la AHM (β= 0.380,p= 0.000). Estos, son resultados congruentes con los obtenidos por Chu y Chen (2019), Farzin y Fattahi (2018), Kudeshia y Kumar (2017). Sin embargo, los resultados no dan soporte a la H3; ya que el efecto directo del BOE sobre la intención de compra no es significativo (β= 0.152,p= 0.162). Para comprender mejor este resultado, más adelante se analizarán los efectos indirectos del BOE sobre la intención de compra. La cuarta hipótesis (H4) propone que la imagen de marca influye significativa y positivamente sobre la intención de compra. Esta hipótesis se basó en los resultados de Farzin y Fattahi (2018), Kala y Chaubey (2018) y Nuseir (2019), que identificaron mayor intención de compra cuando la imagen de marca es favorable. Sin embargo, los resultados no son significativos, con lo cual no se puede soportar la hipótesis (β= -0.049,p= 0.669).
Estos resultados no son totalmente inesperados, ya que Abubakar et al. (2016) encontraron que cuando los consumidores discuten indirectamente los productos de una empresa dentro de otra como sucede en las redes sociales (Facebook o Instagram), el efecto de la imagen de marca no fue significativo. Por su parte, los resultados dan soporte a la H5 que declara que la AHM está significativa y positivamente relacionada con la intención de compra (β= 0.700,p= 0.000); lo que es congruente con lo identificado por Chu y Chen (2019), Jalilvand y Heidari (2017) y Kudeshia y Kumar (2017), (Cuadro 5).
Finalmente, se evaluó el papel mediador de imagen de marca y de AHM en la relación entre BOE e intención de compra. La mediación se probó mediante el método de Preacher y Hayes (2004), a través del cual se determina la significancia del efecto indirecto del boca-oreja sobre la intención de compra mediado por la imagen de marca y la AHM.
Notas: n.s.= no significativa
Se empleó este método pues frente a otros test de significancia del efecto indirecto como el test de Sobel, el método Preacher y Hayes (2004), tiene mayor poder estadístico (Hair et al., 2017). Los resultados muestran efectos indirectos significativos entre el BOE y la intención de compra mediado a través de la AHM (β= 0.266,IC[0.139; 0.418]) (Cuadro 5). Como antes se dijo, el efecto directo entre el BOE y la intención de compra no fue significativo, por tanto, los resultados sugieren una mediación completa en donde el efecto entre estas dos variables es explicado en su totalidad por la AHM (Cuadro 4). Por su parte, en lo concerniente a al efecto indirecto entre el BOE y la intención de compra mediado a través de la imagen de marca, los resultados muestran que este efecto no es significativo (β= -0.016,IC[-0.103; 0.058]). Por lo tanto, no hay un efecto de mediación en la relación entre estas variables y la imagen de marca (Cuadro 6).
La presente investigación analizó el efecto directo de la boca-oreja electrónica sobre la intención de compra, y los efectos indirectos a través de la imagen de marca y la AHM sobre la intención de compra. Lo anterior, con el propósito de contribuir a la teoría y entendimiento de la boca-oreja en las redes sociales.
En el contexto del estudio se encontró que el efecto positivo entre la boca-oreja, la imagen de marca y la AHM se reafirma, siendo congruente con los estudios previos (Chu y Chen, 2019; Farzin y Fattahi, 2018; Kudeshia y Kumar, 2017) ya que el hablar sobre productos en las redes sociales hace que se tenga en mente a las marcas. Sin embargo, el hallazgo más relevante encontrado fue que la BOE impacta la intención de compra mediante la AHM (Chu y Chen, 2019; Jalilvand y Heidari, 2017) y no de manera directa como se ha encontrado en otros estudios (Farzin y Fattahi, 2018; Yuan et al., 2020).
En este contexto, el hablar sobre un producto o marca dentro de las redes sociales no es suficiente para detonar una intención con un efecto directo, el efecto solo es significativo cuando se manifiesta la interacción mediada por la AHM ya que los consumidores a través de las actitudes forman su propia expectativa y esta impulsa la intención de compra, siendo este efecto congruente con Kudeshia y Kumar (2017), ya que las opiniones positivas en las redes sociales afectan directamente la AHM y esta a su vez a la intención de compra, finalmente los hallazgos encontrados también son congruentes con los de Kala y Chaubey (2018), que muestran que la imagen de marca no impacta significativamente a la intención de compra, aunque no se encontró un efecto indirecto significativo a través del BOE en el contexto de las redes sociales. Por lo que, y a pesar de que la muestra dista de ser representativa y los resultados no pueden ser generalizables, las implicaciones que presenta el estudio pueden ser de utilidad para los administradores de redes sociales, ya que si se focaliza la participación de los consumidores a través de campañas de marketing impulsando la boca-oreja para mejorar las actitudes, se podría mejorar las intenciones.
El estudio tiene limitaciones y restricciones, ya que no trata productos específicos, ni redes sociales específicas, solo se tomaron en cuenta usuarios de redes sociales como Facebook, Twitter e Instagram. Al analizar la intención de compra solo se estudia lo que las personas asumen que harían y no lo que hacen en la realidad. Finalmente, y una de las limitaciones más importantes en esta investigación es la relacionada con el tamaño y la selección de la muestra; para desarrollar esta investigación se empleó una muestra de 100 observaciones seleccionadas bajo un procedimiento de muestreo no probabilístico. Se recomienda que las futuras investigaciones se realicen bajo una muestra generalizable en redes sociales para ampliar el estudio de las opiniones BOE en contextos latinoamericanos.
Clasificación JEL: M310, M370.
Notas: n.s.= no significativa
