1. INTRODUCCIÓN

El comercio online ha experimentado un gran auge en los tres últimos años, especialmente desde la situación sociosanitaria provocada por la COVID-19. La pandemia ha impulsado un nuevo modelo de compra a través de soportes que hasta ahora no habían sido canales de venta habituales, como son las redes sociales.

En el caso español, el comercio electrónico cerró el año 2020 con un crecimiento del 20% según los datos aportados por la Comisión Nacional del Mercado y la Competencia (CNMC) (2021). El sector de la actividad con más ingresos ha sido el de la moda, que ocupa un 9,8% de la facturación de las transacciones en línea en el mercado español.

La situación de confinamiento y normativas de seguridad sanitaria a nivel mundial generaron un mayor reconocimiento hacia el marketing de influencers. Los prescriptores virtuales se han convertido en un canal prioritario de comunicación para grandes marcas. En los tres últimos años, estos profesionales han tenido que adaptar sus contenidos hacia una nueva comunicación más experiencial, en la que el usuario tiene una conexión más directa con estas figuras e incluso se convierte en el protagonista del mensaje (Medina y Martín, 2021; Abidin, 2021).

El objetivo del marketing digital es generar engagement entre producto y usuarios en línea. En los últimos años, las marcas han encontrado en la figura de los influencers una forma experiencial de conectar con nuevos modelos de consumidores que pasan más tiempo en casa y que socializan menos. Estos cambios comportamentales han reforzado el rol de los influencers como expertos en plataformas social media y como líderes de opinión que seducen a un consumidor cada vez más activo en redes (Vinader, et al, 2019).

Instagram se ha posicionado como una de las redes sociales que ha experimentado un mayor crecimiento de usuarios en los últimos años. Además, el perfil de usuario ha cambiado notoriamente. Si bien es cierto que se mantiene la predominancia de la franja de edad comprendida entre los 16 y 24 años (Generación Z), Hootsuite (2022) advierte que en 2021 creció hasta un 6.33% el número de varones de entre 55 y 64 años usuarios en esta red social. Se incorpora, por lo tanto, la llamada Generación X.

El cambio del comportamiento del mercado en los tres últimos años ha proferido a las redes sociales y a los influencers un protagonismo sin precedentes. No son pocos los informes que apuntan al crecimiento del llamado marketing de influencers en redes sociales como medio para conectar con un público cada vez más microsegmentado y mejor informado. En este sentido, según el informe elaborado por Insider Intelligence (2022), el año 2022 habría cerrado con un crecimiento del 12% en inversión en este tipo de marketing.

En esta investigación se pretende ahondar en las estrategias, mensajes y comportamientos de los usuarios de Instagram frente a los principales influencers españoles que han representado a grandes marcas durante el año 2021. Estudios ya publicados como el impulsado por Guerrero et al (2022) demuestran que el volumen de contenido publicado por estos prescriptores de marca ha aumentado, y además han modificado su estrategia para adaptarse a un nuevo consumidor más acomodado en el hogar y con una mayor tendencia hacia la compra online.

Cabe añadir que el periodo anual señalado cerró con 5.932.626 casos de COVID-19 confirmados y 89.139 personas fallecidas, según los datos proporcionados por el Gobierno de España (2021). La situación sanitaria de final de año contribuyó, aún más, a potenciar el rol comunicativo online de estos embajadores de marca.

2. MARCO TEÓRICO

2.1. Influencers: pasado y presente

El marketing de influencia se conoce como la estrategia colaborativa llevada a cabo entre empresas y personas influentes o relevantes de un determinado sector, de manera que ambas finalmente se benefician en esa relación mutua (Castelló-Martínez y Pino, 2015).

Hay que reseñar que el marketing de influencia tiene su origen en la identificación de las necesidades del consumidor y la forma en la que una marca resuelve el problema de ese posible cliente a través de mensajes que inciden en sus emociones, experiencias previas u opiniones (Rodríguez y García, 2022).

Sin embargo, con la llegada de la Web 2.0, en los albores del siglo XXI y con la consolidación progresiva de las diferentes redes sociales, las marcan comenzaron a ver en este medio un excelente canal para transmitir valores, más allá de la publicidad tradicional. Paralelamente, los usuarios, convertidos en protagonistas, también comenzaron a ser creadores de contenido o influencers. El éxito de muchos de ellos los llevó a convertirse en embajadores de marcas, tal y como han demostrado diferentes estudios que realizan un repaso por el camino seguido por usuarios y marcas para estrechar sus vínculos en los soportes digitales (Estanyol, 2012; Gesualdi, 2019; Jo Brubaker et al, 2019).

Las comunidades de seguidores de estos influencers buscan su consejo o recomendación a la hora de realizar compras, especialmente en sectores que requieren algún nivel de conocimiento, como el mundo de la moda (Casaló et al., 2020; Schaefer, 2012; Djaforova & Rushworth, 2017; Rahman et al., 2014; Vinader et al., 2019).

En cuanto a la elección de formatos, diversas investigaciones ya han puesto de manifiesto que existe un notable protagonismo de la estrategia transmedia y multicanal que ha sido empleada en los últimos años por marcas audiovisuales para conectar con las audiencias (Scolari, 2013; Pulido, 2020; Herrero et al, 2022).

De forma paralela, en la actualidad podemos entender el marketing de influencia como un canal de claro impacto sobre las emociones del consumidor y una clara conexión con sus problemas, necesidades y, en definitiva, insights. La audiencia se siente totalmente representada en las historias de los prescriptores de marca (Velasco, 2021).

Dicho todo lo anterior, se puede concluir que el marketing de influencers actual ha empoderado aún más a la figura del prescriptor de marca quién, por su parte, ha optado por crear una comunicación más personalizada centrada en los insights y deseos del consumidor (Lee y Eckert, 2019).

2.2. Influencers: insights y engagement

Diversas investigaciones han apuntado hacia el aumento del poder de seducción de los prescriptores de marca en redes sociales en los últimos años debido a la COVID-19. En este sentido, Guerrero et al (2022) señalan que durante la pandemia se produjo una profesionalización importante de los contenidos publicados por los prescriptores de marca y un mayor engagement con la audiencia, que durante la etapa de confinamiento aumentó notablemente su presencia en redes sociales. En esta linea, los análisis de Feijoo et al (2021) corroboran que durante el período de alerta sanitaria creció notablemente el consumo de Instagram.

En la línea anterior, otros estudios han puesto de manifiesto cómo la pandemia cambió también los hábitos de consumo de los usuarios en redes sociales. Así, y según el análisis de Guiñez et al (2022), el tipo de contenido que más interesaba a la audiencia en redes sociales era relacionado con la información y con el entretenimiento.

Paralelamente, otra tendencia que ha cobrado protagonismo desde la situación sociosanitaria es que los influencers se han especializado y responden a un usuario cada vez más microsegmentado.

Por lo tanto, se debe indicar que la pandemia puede haber marcado un antes y un después en la actividad de los influencers a nivel internacional. Este cambio de estrategia viene determinado por una transformación del mercado, mucho más microsegmentado y altamente concienciado con su seguridad personal, la familia y el entorno que le rodea (Deloitte, 2021).

La conexión entre influencers y marcas ha sido ampliamente tratada en diferentes estudios a lo largo de los últimos años. En este sentido, hay que anotar que existen investigaciones que demuestran que la creación de un mensaje por parte de un influencer que conecte directamente con los insights de la audiencia va a repercutir de forma muy positiva en la percepción del producto por parte de los usuarios (Kim & Kim, 2020). Esto hace que la elección de un influencer adecuado para la realización de una campaña publicitaria o colaboración sea imprescindible. Un ejemplo de proyecto fallido se dio entre Chriselle Lim (@chrisellelim), influencer cuyo contenido principal pertenece a la categoría de belleza, lujo y maternidad y la empresa automovilística Volvo. Chriselle publicó una promoción de un limpiador de coches de Volvo ecológico, que no se correspondía con su estilo de vida ni con el tipo de contenido que publicaba habitualmente. La campaña publicitaria resultó en críticas hacia la influencer y la marca. Volvo desperdició recursos que podría haber empleado en una colaboración efectiva mientras que Chriselle tuvo que retirar la publicación y disculparse ante el riesgo de perder seguidores.

Podemos extraer de esta historia que para poder fijar una exitosa colaboración entre marcas e influencers es necesario estudiar muy bien las variables que van a condicionar los contenidos publicados por los prescriptores de marca. Así, es necesario tener en cuenta qué formatos van a predominar, cuál va a ser la frecuencia de cada publicación o la estética de la misma, entre otros elementos.

Tambien es importante realizar una medición del nivel de conexión y compromiso que los usuarios tienen con las publicaciones de los influencers, el engagement. Es crucial entender qué es el engagement, la interacción existente entre el usuario y la marca, lo que lo convierte en una variable esencial para las empresas que buscan realizar acciones publicitarias exitosas en el ámbito del marketing digital (Luque Ortiz, 2019).

Por lo tanto, medir las emociones que pueden provocar los influencers hacia el público objetivo de la marca ya es posible. En este sentido Fondevilla et al. (2020) analizaron que tipo de contenido generado por prescriptores de marca en Instagram genera más impacto. Determinaron que las publicaciones que registraban una mayor atención eran las que aparecían bajo el formato de “Historias” o “Stories”, con especial incidencia en aquéllas que incluían el humor como hilo argumental, ya que provocan felicidad. En este sentido, otros estudios ya han demostrado el alto poder de seducción de Instagram debido a su gran nivel de interacción y diversidad de formatos visuales (Plaza y Gallardo, 2021).

El marketing de contenido o branded content es, como se ha apuntado, el formato que mejor fortalece los vínculos entre los consumidores y las marcas (Castelló y Del Pino, 2018). A partir de aquí, la combinación de Big Data, transmedialidad y multicanalidad es el itinerario más adecuado para conseguir el engagement deseado con un público altamente saturado de información comercial en redes sociales (Bazzaz et al, 2020).

3. METODOLOGÍA

3.1. Objetivos

El principal objetivo de esta investigación es realizar un análisis del contenido publicado por los principales influencers españoles durante el mes de diciembre de 2021, siendo este un período en el que se intensifican las decisiones de compra y el consumo efectivo en comparación con otros períodos de menor intensidad. Se eligió este tramo de tiempo, desde el 1 de diciembre al 31 de diciembre de 2021, por corresponderse con el final de año y la campaña navideña, siendo una época en la que se espera mayor actividad tanto publicitaria como no publicitaria por parte de estos perfiles. De hecho, y según Deloitte (2021), la estimación de gasto por hogar solamente durante el mes de diciembre se sitúa en 631 euros, lo que supone un 14% por encima del año 2019, antes del inicio de la pandemia.

A partir de esta meta global, se establecen varios objetivos específicos:

1. 1. Determinar el tono de las publicaciones de los influencers y su vinculación con la esfera personal o publicitaria.
2. 2. Identificar si la aparición de otras personas del circulo de la influencer (familia, amigos, etc.) en las publicaciones publicitarias impulsa una mayor conexión con el usuario.
3. 3. Profundizar en las marcas o sectores con los que se identifican de forma mayoritaria los influencers, de modo que también se pueda concluir qué segmentos de consumo generan un mayor impacto sobre la audiencia.

3.2. El método: el análisis de contenido

Para poder dar respuesta a los objetivos y realizar la investigación planteada se ha seleccionado el método de análisis de contenido. Se puede definir el análisis de contenido como una técnica de investigación cuyo objetivo es formular, a partir de ciertos datos, inferencias reproducibles a otros contextos similares (Krippendorff, 1990, p. 28).

La aplicación del análisis de contenido en el presente trabajo permitirá formular inferencias a partir del contenido publicado por los influencers seleccionados que determinarán cuales son los factores que contribuyen en la consecución de una comunicación efectiva con las comunidades de seguidores.

3.3. Selección de red social e influencers

Para la selección de los influencers con mayor impacto durante el año 2021 se ha partido de la lista Forbes que recoge los 100 prescriptores de marca con mayor poder de persuasiasión durante ese período señalado (Forbes, 2021).

La lista Forbes se divide en 10 categorías. Para el estudio se selecciona la categoría Lifestyle debido a que es la categoría donde el número de seguidores es más elevado y dónde la actividad publicitaria es mayor y en torno a un mayor número de sectores distintos.

Este estudio se ha centrado en la plataforma Instagram ya que se trata de la red social preferida por los influencers para representar a las marcas (Social Public, 2019). La pandemia ha impulsado notablemente el aumento de usuarios en esta red, pasando de ocupar el sexto puesto en número de usuarios en 2020 a situarse en cuarto lugar en 2021, con un crecimiento del 22% respecto al año anterior (Hootsuite, 2022).

Para poder seleccionar a los cinco influencers objeto de estudio se ha realizado una fase de pretest en la que, partiendo de la lista Forbes, se han descartado aquellos influencers que no desarrollan su actividad principal en Instagram. La lista de influences a considerar pasa de los 14 planteados inicialmente por Forbes a 11. En la tabla 1 observamos el listado resultante de influencers ordenados de mayor a menor número de seguidores.

Tabla 1. Influencers en la categoría lifestyle con mayor número de seguidores

En segundo lugar, en la fase de pretest se ha realizado un análisis a través de la herramienta Instagram Audit Tool de InfluencerMarketingHub, que expone el nivel de engagement y la ratio entre likes en relación a comentarios que recibe cada influencer

Tras el análisis de los 11 influencers resultantes, se han seleccionado aquellos que han obtenido las ratios más altas tanto en engagement como en promedio de likes-comentarios. De este modo, los cinco influencers sleccionados para el estudio son: @georginagio, @dulceida, @mariapombo, @alexandrapereira y @verdeliss.

Figura 1. Influencers seleccionados para el estudio

3.4. Variables y categorización

Por otro lado, para la materialización y la cuantificación de los datos recogidos, se hace uso de una ficha de análisis conformada por el conjunto de variables que definen el contenido y el formato de la publicación. Para su elaboración se ha partido de los estudios desarrollados por Elorriaga y Monge (2018), Padilla y Oliver (2018) y Vicente et al (2019).

Tabla 2. Ficha de análisis en la red social Instagram

Esta ficha permite el análisis cuantitativo del perfil en Instagram, analizando las características y formatos de las publicaciones. Mediante el análisis de contenido se pueden determinar cuáles son las tendencias y técnicas más empleadas por cada uno de los líderes de opinión estudiados para fidelizar y ampliar su comunidad de usuarios. La plantilla se ha elaborado a partir de estudios previos que ya han abordado el análisis de contenido en influencers y su nivel de engagement con la audiencia española (Segarra & Hidalgo 2018; González, 2020).

Se estudiará como influyen en el el tipo de publicación (personal o publicitaria), engagement, la presencia de colaboradores y los sectores de las marcas mencionadas.

Respecto a la presencia de colaboradores, se han definido tres variables: amigos, familia y el propio influencer. Cada publicación posse un valor en cada una de estas tres variables en función a si un colaborador de la citada categoría aparece en la publicación o no. Se estudia esta variable debido a la gran importancia que poseen los colaboradores en la publicidad de estos perfiles.

En la categoría tipo de publicación se definen dos tipos de publicaciones de acuerdo a su contenido (Vicente et al, 2020): publicitaria y personal. Se definen como publicación publicitaria toda aquella en la que sea posible identificar de forma clara una marca, ya este marcada la publicación como publicidad pagada o no.

Las marcas han sido clasificacdas en siete categorias según su actividad empresarial: moda, lujo, viaje, belleza, infantil, alimentación y otros .

Los datos sobre el impacto del mensaje (me gustas y comentarios) se ha cuantificado 48 horas después de la publicación.

3.5. Análisis estadístico

Para poder medir de manera objetiva y desde un punto de vista cuantitativo el éxito de las publicaciones y las emociones que pueden provocar los influencers hacia el público objetivo de la marca, se empleará la formula de engagement empleada por Carrasco et al. (2018):

Figura 2. Fórmula engagement formulada de Carrasco et al.

En esta fórmula, se integran el número de “Me gustas” generado, el número de comentarios que recoge la publicación y el número de seguidores que expone cuántos usuarios son expuestos a estas publicaciones (Ure, 2018).

Para comprobar la normalidad de la muestra, se realizó el test de normalidad de Shapiro-Wilk y se encontró que los datos no seguían una distribución normal estándar (P ≤0.05), debido a que el engagement según su fórmula puede adquirir valores de 0% a 100% pero la mayoría de los valores se encuentran en el rango inferior, presentando la gaussiana una asimetría hacía la izquierda. Dada esta situación, se normalizan los datos mediante una transformación logarítmica del engagement ya que es la que más se aproxima a la estructura de los datos, lo que ha permitido realizar un análisis estadístico más adecuado y confiable.

Después de la transformación, se volvió a realizar el test de normalidad de Shapiro-Wilk y se comprobó que los datos normalizados seguían una distribución normal. Se estableció la significatividad cuando la probabilidad de error fue igual o menor que el 5% (P ≤0.05).

Los datos a continuación se muestran, por tanto, como logaritmo del engagement.

4. RESULTADOS

Tras la recopilación de información de acuerdo a la ficha de análisis mostrada en el apartado de “Variables y categorización” se analizan los datos recogidos de manera conjunta con el objetivo de identificar tendencias generales en las publicaciones de estos perfiles y la influencia de determinadas variables sobre los niveles de engagement en las publicaciones de los influencer seleccionados.

Los cinco perfiles estudiados suman un total de 145 publicaciones durante el periodo de análisis. De forma previa al análisis se ha realizado una limpieza y preparación de datos en la que se han eliminado un total de 15 publicaciones para los análisis de engagement. Estas supresiones se producen debido a que la influencer ha decidido ocultar el número de likes de la publicación por lo que no se puede calcular el engagement de la publicación.

4.1. Análisis según el contenido de la publicación

El contenido de las publicaciones se ha clasificado en dos tipos: publicitario (66,15%) o personal (33,85%). Los resultados de la media y desviacion son los siguientes:

Tabla 3. Engagement y desviación estandar según contenido de la publicación

Se observa un mayor valor de engament en aquellas publicaciones personales respecto a aquellas publicaciones publicitarias ( Importar imagen.= 0.37 ± 0.36 vs Importar imagen.= 0.30 ± 0.30 respectivamente).

Tras realizar el Test de Levene se comprueba que la significación es de 0.1233 que es mayor que el nivel de significación definido del 5% (P ≤0.05). Por tanto, se mantiene la hipótesis nula y no hay diferencia entre las varianzas de los dos grupos. Por tanto, las dos muestras proceden de poblaciones con la misma varianza.

No se realiza análisis de varianza (ANOVA) al tener solo dos grupos y requerir este análisis de al menos tres. En su lugar, se analiza el coeficiente de correlación de Pearson.

Se comprueba coeficiente de correlación de Pearson, El valor de -0.10 indica una correlación negativa débil entre las dos variables, donde -1 indica una correlación negativa perfecta y 1 indica una correlación positiva perfecta. En este caso, el coeficiente de correlación de -0.10 sugiere una relación débilmente negativa entre las dos variables.

Por lo tanto, podemos concluir que la actividad publicitaria en una publicación repercute negativamente en el engagement.

4.2. Análisis según los colaboradores que aparecen en la publicación

Se han definido una serie de situaciones según las personas o colaboradores que aparecen en la publicación del influencer. A continuación, se detallan las tres categorías que aparecen con mayor frecuencia y que se estudiarán: publicaciones en las que aparece el influencer sin ningún colaborador (47,69%), publicaciones en las que aparece el influencer junto a algún miembro de su familia (40%) y publicaciones en las que no aparece ninguna persona, ni influencer ni colaboradores (8,46%). Estas tres situaciones se dan en el 96,15% del total de publicaciones analizadas.

Tabla 4. Engagement y desviación estandar según colaboradores en la publicación

Tras realizar el Test de Levene se comprueba que la significación es de 0.043 que es menos que el nivel de significación definido del 5% (P ≤0.05) ya que el rango de valores de la variable Importar imagen fue mucho mayor en aquellas publicaciones en las que aparecieron miembros de la familia. Por tanto, se rechaza la hipótesis nula, existiendo diferencia entre las varianzas de los tres grupos. Esto sugiere que hay diferencias significativas en las varianzas de los datos analizados.

El análisis de varianza (ANOVA) realizado mostró que hay diferencias significativas entre al menos dos de los grupos, según el valor de estadístico de prueba F de 11.88 y el valor P de 1.92e-05 (menor que el nivel de significancia de 0.05). Por lo tanto, se puede concluir que hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula de igualdad de medias entre los grupos y afirmar que existen diferencias significativas entre al menos dos de los grupos analizados.

En conclusión la aparición o no de colaboradores en las publicaciones repercute de una forma distinta en el rango de engagement de cada tipo de publicación.

4.3. Análisis del contenido publicitario

Durante el mes de diciembre, se han promocionado o mencionado un total de 58 marcas en las publicaciones estudiadas, las cuales se distribuyen en siete sectores: moda (34%), lujo (32%), viaje (8%), belleza (7%), infantil (6%), alimentación (4%) y otros (9%).

Tabla 5. Diagrama de distribución de frecuencia de publicaciónes según engagment y sector de las marcas publicitadas.

En el diagrama de distribución, se puede visualizar la relación entre las categorías de publicaciones y su nivel de engagement en una escala logarítmica que va de -1 a 1. Cada categoría se representa mediante un cuadrado en el gráfico, y el color de cada cuadrado indica la frecuencia de publicaciones de esa categoría que se encuentran en cada nivel de engagement. Los colores oscuros indican una mayor frecuencia y los colores claros una menor frecuencia.

Al observar la tabla de distribución, podemos notar algunas tendencias interesantes. Por ejemplo, la categoría moda tiende a tener un nivel de engagement más alto que otras categorías, con una media centrada en valores superiores del rango de engagement ( Importar_Imgen5265c64616=0.5). En contraste, la categoría lujo tiende a tener un nivel de engagement más bajo, con una media centrada en valores inferiores del rango ( Importar_Imgen5265c64616= -0.1). También podemos observar que algunas categorías, como Alimentación, Infantil, Belleza y Viaje, presentan una falta de información en términos de publicaciones y su nivel de engagement, lo que indica que se requiere de un mayor número de publicaciones en esas áreas para obtener una comprensión más completa.

De esta forma, solo se estudiaran las variables de moda y lujo, ya que debido al bajo número de publicaciones en el resto de categorías, no es posible obtener resultados concluyentes en ellas.

Tabla 6. Engagement y desviación estandar sde publicaciones de moda y lujo

Se observa un mayor valor de engament en aquellas publicaciones publicitarias que hacen referencia a la categoría moda respecto a aquellas en las que se hace referencia a la categoría lujo ( Importar imagen = 0.42 ± 0.27 vs Importar imagen= 0.05 ± 0.23 respectivamente). Tabla 6.

Tras realizar el Test de Levene se comprueba que la significación es de 0.1237 que es mayor que el nivel de significación definido del 5% (P ≤0.05). Por tanto, se mantiene la hipótesis nula y no hay diferencia entre las varianzas de los dos grupos. Por tanto, las dos muestras proceden de poblaciones con la misma varianza.

No se realiza análisis de varianza (ANOVA) al tener solo dos grupos. En su lugar, se analiza el coeficiente de correlación de Pearson.

Se comprueba coeficiente de correlación de Pearson, El valor de -0.58 indica una correlación negativa moderada entre las dos variables, donde -1 indica una correlación negativa perfecta y 1 indica una correlación positiva perfecta. En este caso, el coeficiente de correlación de -0.10 sugiere una relación moderadamente negativa entre las dos variables.

En conlusión, las publicaciones de tipo lujo de un influencer obtienen tasas de engagement inferiores a las de cualquier otra tipo de publicación publicitaria. El motivo de estos valores puede deberse a que estan enfocados a una audiencia mucho más limitada, a la falta de autenticidad o la falta de conexión emocional con la audiencia.

Según el artículo 20.1 de la Ley 34/2002 de servicios de la sociedad de la información y de comercio electrónico (LSSI) "las comunicaciones comerciales realizadas por vía electrónica deberán ser claramente identificables como tales, y la persona física o jurídica en nombre de la cual se realizan también deberá ser claramente identificable". Esto quiere decir, que todos los perfiles que realicen una comunicación publicitaria deben identificar de manera clara que se trata de una colaboración remunerada y deberán identificar el nombre de la empresa o la marca a la que pertenecen los productos que se están anunciando. Sin embargo, existen publicaciones de tipo publicitario que no han sido marcadas con la etiqueta #ad o #publi. En concreto, entre todas las publicaciones publicitarias realizadas, solo el 43% han sido marcadas como publicidad.

4.3.1. Marcas mencionadas

Con el objetivo de obtener una visión general del panorama publicitario actual, se presenta una tabla en la que se enumeran las marcas del sector moda y lujo con las que han trabajado con influencers durante el periodo de tiempo estudiado, que abarca desde diciembre de 2021, el número de veces que han sido mencionadas y si pertenecen a alguna de las influencers estudiadas.

Tabla 7. Marcas con las que han colaborado las influencers estudiadas durante el periodo de estudio

5. DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES

La pandemia generada por el COVID-19 ha modificado los hábitos de consumo y las preocupaciones de los consumidores. La situación derivada de la crisis sanitaria ha impulsado y afianzado la digitalización de la economía y el comercio electrónico. El sector del marketing de influencers se ha visto impactado e incluso impulsado por estos cambios, a la vez que ha tenido que realizar modificaciones en sus formas de comunicación con el fin de adaptarse a la nueva situación (Torres y García, 2020; Guerrero et al, 2022).

En relación al primer objetivo marcado, hay que anotar que predomina el contenido de tipo publicitario (66,15%), seguido del personal (33,85%). Sin embargo, el tipo de contenido que genera un mayor engagement es el segundo tal y como demuestran otros estudios (Oneto et al, 2020).

Para validar el segundo objetivo de este estudio, es importante destacar que las influencers utilizan con frecuencia la presencia de colaboradores en sus campañas publicitarias, en concreto en el 43,85% de las ocasiones, lo que aumenta la credibilidad de sus publicaciones y genera un engagement que puede casi duplicarse en promedio cuando los miembros de la familia del influencer aparecen en ellas.

En cuanto al tercer objetivo, se ha detectado que el sector moda es el que más publicaciones de estos perfiles integra. Estos datos coinciden con el incremento de la facturación en el sector de la moda durante el 2020, en concreto, las prendas de vestir suponen un 9,8% de la facturación total del comercio electrónico en España (Álvarez & Romera, 2021). Pero, además, otros estudios ya han demostrado que todo lo relacionado con la moda genera un mayor poder de seducción sobre la audiencia, especialmente en Instagram (Vinader et tal, 2019; Thi Quyen & Thi kieu, 2021).

Otro asunto relevante es el relativo a la integración de la etiqueta que anuncia que el post es promocional. Así, hay que señalar que menos de la mitad de las publicaciones publicitarias realizadas han sido correctamente etiquetadas con el #ad. Cabe mencionar, además, que en España ya hay un criterio regulador de la actividad publicitaria de los influencers en España. Desde enero de 2022 hay un anteproyecto de la Ley General de la Comunicación Audiovisual a través del cual se pretende identificar el enfoque comercial de las publicaciones de los influencers. Además de ello, la Ley de Servicios de la Sociedad de la Información y del Comercio Electrónico (LSSI) del año 2002 mantiene una cláusula específica que advierte que cualquier comunicación comercial electrónica debe ser identificada de forma clara.

Es posible concluir que el comportamiento comunicacional de los principales influencers españoles en Instagram ha sido modificado en los tres últimos años. Los patrones de sus publicaciones se basan en una estrategia más cuidada que pretende generar un mayor engagement. Por ello, el uso del contenido de tipo personal, el énfasis en formatos más visuales como el carrusel o la invitación a participar de una experiencia a través del storytelling cobran especial protagonismo.

A todo lo anterior se debe añadir que futuras líneas de investigación podrían centrarse en analizar la actividad parcitular de los principales influencers españoles y estudiar de forma individual su estrategia en términos de formato y storytelling.

Finalmente, hay que matizar que las Pymes españolas han reforzado durante el año 2022 su estrategia de marca digital. En este sentido, el 57% de las mismas han hecho una importante inversión en marketing digital y consideran que el contacto con influencers o microinfluencers es fundamental (Capterra, 2022). Por lo tanto, mercados microsegmentados y pequeñas empresas ya forman parte también de este escenario.

6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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