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Salgado Reyes, N., Ponce Morales, R., Altamirano Pazmiño, M., & Fajardo Vanegas, P. (2025). El marketing de influencers como estrategia para generar confianza en el comercio electrónico: Un análisis de mercado libre en el contexto latinoamericano. CONECTIVIDAD, 6(4), 16–26. https://doi.org/10.37431/conectividad.v6i4.347

1. INTRODUCCIÓN

El comercio electrónico latinoamericano ha crecido a tasas de dos dígitos durante la última década gracias a la expansión de la infraestructura digital y la adopción masiva de teléfonos inteligentes. Sin embargo, esa expansión convive con un obstáculo persistente: la desconfianza de los consumidores hacia la autenticidad de la oferta y la fiabilidad de las transacciones (Correa et al., 2019). Para contrarrestarla, las marcas han recurrido al marketing de influencers, práctica que transfiere la credibilidad de creadores de contenido percibidos como pares expertos hacia los productos que promocionan.

Los indicadores regionales confirman la magnitud de este giro. Entre 2020 y 2022 la inversión publicitaria en colaboraciones con creadores se duplicó y superó los USD 350 millones (Influencity, 2023). Paralelamente, las audiencias se han vuelto más exigentes: mientras solo 7,6 % confía en recomendaciones comerciales tradicionales, 77 % valora los contenidos percibidos como genuinos y transparentes (Latam Intersect PR, 2025). Este escenario ha dado paso al fenómeno del deinfluencing, en el que la ausencia de autenticidad provoca rechazo y erosiona la reputación de las marcas.

Mercado Libre principal plataforma de comercio electrónico de la región, con 667 millones de visitas mensuales y 25,4 % del GMV latinoamericano (Statista, 2023)— ha integrado campañas con influencers que exhiben unboxings, reseñas y testimonios fundamentados en experiencias reales (Peña García et al., 2024). No obstante, sigue existiendo un vacío empírico sobre qué tácticas concretas generan mayores niveles de confianza y conversión en este entorno.

El presente estudio aborda dicho vacío mediante un análisis de contenido de 30 piezas creadas por influencers latinoamericanos entre 2020 y 2022. Los objetivos específicos son:

Caracterizar las tácticas de marketing de influencia empleadas (unboxings, reseñas, testimonios y publicaciones patrocinadas). 2. Medir su impacto sobre la confianza de marca, el engagement y la conversión. 3. Explorar la relación entre confianza, engagement y comportamiento de compra.

Los hallazgos pretenden ofrecer lineamientos para diseñar campañas éticas y efectivas, así como orientar la asignación de recursos en estrategias de influencia.

2. MATERIALES Y MÉTODOS

2.1. Tipo de estudio y diseño:

Este estudio se enmarca en un enfoque cualitativo de carácter exploratorio-descriptivo, empleando como estrategia metodológica principal el estudio de caso único centrado en Mercado Libre Esta elección metodológica responde a la necesidad de examinar en profundidad las dinámicas particulares de marketing digital en un contexto real (Yin, 2014), que además facilita mantener la integridad del sistema analizado a partir de las múltiples estrategias usadas por la plataforma. Previo a esto se valoró principalmente mediante análisis de contenido las interacciones y publicaciones realizadas por influencers durante sesiones sincrónicas sobre redes sociales. Principalmente, se utilizó el análisis de contenido de las publicaciones e interacciones de los influencers en redes sociales. Este método tiene fundamento en Johansson et al. (2020) y Saunders et al. (2016), que argumentan sobre la captura de narrativas y patrones de confianza o emociones dentro del espacio digital.

2.2. Población y muestra:

La población objeto consiste en las campañas publicitarias en red social ejecutadas desde diciembre 2020 hasta abril 2022 con influenciadores amplificados vía YouTube, Instagram, TikTok impulsados por Mercado Libre. La muestra seleccionada incluyó un total de 30 piezas de contenido, distribuidas de forma equilibrada entre publicaciones patrocinadas, unboxings, reseñas y testimonios personales. Se utilizó muestreo intencional no probabilístico, enfocado en contenidos con más de 50,000 visualizaciones o alta tasa de interacción, siguiendo los criterios de selección señalados por Malhotra y Birks (2007) y aplicados en investigaciones similares iiakm.org.

2.3. Métodos, técnicas e instrumentos:

2.3.1. Recolección de datos:

• Descarga de vídeos, publicaciones y comentarios relevantes mediante herramientas de scraping manual y automatizado.

• Registro de indicadores de engagement (likes, comentarios, compartidos) y metadatos (fecha, duración, número de seguidores).

2.3.2. Análisis de contenido:

• Se construyó un codebook cualitativo con categorías emergentes: autenticidad, confianza, experiencia de producto, transparencia y coherencia de marca, conforme a estándares de análisis cualitativo (Braun & Clarke, 2006; Grimmer & Stewart, 2013) diva-portal.org+14en.wikipedia.org+14arxiv.org+14link.springer.com+14en.wikipedia.org+14en.wikipedia.org+14.

• Se realizó codificación abierta y axial mediante software NVivo, permitiendo organizar segmentos narrativos y cuantificar frecuencias temáticas.

2.3.3. Validación en equipo:

• Dos analistas independientes codificaron la muestra, calculando un índice de consistencia intercodificador (Cohen’s Kappa ≥ 0.75) para asegurar la confiabilidad (Lombard et al., 2002) iiakm.org+3en.wikipedia.org+3divaportal.org+3.

2.3.4. Análisis temático:

• Se empleó la técnica de análisis temático reflexivo de Braun & Clarke (2006), que consiste en una codificación inductiva seguida de la construcción de patrones significativos (themes) que describen las dinámicas de confianza y engagement divaportal.org+15en.wikipedia.org+15diva-portal.org+15.

2.3.5. Ética y rigor:

• Se garantizó el anonimato de los influencers utilizados, respetando la privacidad y considerando únicamente contenidos públicos.

• El rigor metodológico se aseguró mediante reflexividad, registros de memos analíticos, triangulación entre fuentes y auditoría externa de un investigador adicional (Lincoln & Guba, 1985).

3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN

A partir del análisis de contenido cualitativo de las 30 piezas comunicacionales seleccionadas, se identificaron cuatro tácticas principales empleadas por Mercado Libre en su estrategia de marketing de influencers: unboxings, reseñas, testimonios y publicaciones patrocinadas. Se evaluaron en función de tres indicadores clave: frecuencia temática (número de menciones codificadas), engagement promedio (% de interacción sobre visualizaciones), y nivel de confianza percibido (escala Likert de 1 a 5 a partir de análisis de narrativa y comentarios de usuarios) como se indica en la Tabla 1.

Tabla 1.
Resultados del análisis de contenido y métricas de engagement.

Táctica de Influencer	Frecuencia Temática (n)	Engagement Promedio (%)	Nivel de Confianza Percibido (1–5)
Unboxing	32	6.2	4.3
Reseñas	40	7.8	4.6
Testimonios	28	5.5	4.1
Publicaciones Patrocinadas	35	6.9	4.5

3.1. Análisis de resultados

• Reseñas emergieron como la táctica más efectiva en términos de engagement (7.8 %) y nivel de confianza percibida (4.6/5). Su estructura narrativa detallada, tono conversacional y énfasis en la experiencia personal parecen fomentar una percepción de autenticidad, confirmando los hallazgos de Filieri (2015), donde las revisiones honestas aumentan la confianza del consumidor.

• Las publicaciones patrocinadas también mostraron altos niveles de confianza (4.5/5), especialmente cuando el contenido se integra orgánicamente con el estilo del influencer. Esto valida la relevancia de la curaduría estratégica, descrita por Castelló-Martínez & del Pino-Romero (2019), para asegurar coherencia entre marca y comunicador.

• Los unboxings destacaron por su alta frecuencia temática (n=32), evidenciando su valor como formato de descubrimiento de producto, aunque su engagement fue más moderado (6.2 %).

• Los testimonios personales, aunque genuinos, presentaron el menor nivel de interacción y confianza, posiblemente por su menor estructuración narrativa o escasa demostración del producto, lo que refuerza la necesidad de contenido visual más dinámico (Establés et al., 2019).

Se presenta a continuación en la figura 1, la matriz de correlación entre las variables cuantificadas (frecuencia, engagement, confianza):

Figura 1.
Matriz de correlación entre variables estratégicas.
Fuente: Autoría propia, 2025.

• Se observa una alta correlación positiva entre el nivel de confianza percibido y el engagement promedio (r = 0.93), lo que sugiere que la percepción de autenticidad y transparencia incide directamente en la interacción de los usuarios con el contenido.

• La frecuencia temática tiene una correlación moderada con el engagement (r ≈ 0.65), indicando que si bien la repetición de ciertas tácticas ayuda a mantener presencia, es la calidad percibida (confianza) la que determina el éxito de la campaña.

Estos resultados se alinean con la literatura de McKnight et al. (2002) y Pavlou & Gefen (2004), que señalan que la confianza en entornos digitales es una condición crítica para la interacción sostenida y la intención de compra.

Con base en el análisis cualitativo y cuantitativo de las tácticas comunicacionales utilizadas por influencers asociados a Mercado Libre, se identificaron cinco dimensiones principales: frecuencia temática, engagement, nivel de confianza percibida, conversión estimada y duración media del contenido. Estos indicadores permiten evaluar tanto el alcance emocional como el impacto comercial de cada tipo de estrategia como se indica en la Tabla 2.

Tabla 2.
Comparación extendida de tácticas de marketing de influencers.

Táctica de Influencer	Frecuencia Temática	Engagement (%)	Confianza Percibida (1–5)	Conversión Estimada (%)	Duración Media del Contenido (min)
Unboxing	32	6.2	4.3	2.1	4.5
Reseñas	40	7.8	4.6	3.4	6.2
Testimonios	28	5.5	4.1	1.8	3.1
Publicaciones Patrocinadas	35	6.9	4.5	3.0	5.4

3.2. Análisis de métricas:

• Reseñas: Son la táctica con mayor frecuencia temática (n=40), mayor engagement (7.8 %) y la mejor tasa de conversión estimada (3.4 %). La narrativa estructurada, el formato tutorial y la percepción de sinceridad explican su superior desempeño. Estos resultados respaldan estudios como los de Filieri (2015) y McKnight et al. (2002), que señalan la importancia de la percepción de utilidad y transparencia en la intención de compra digital.

• Publicaciones patrocinadas: Logran un balance entre alcance y eficacia. Con 6.9 % de engagement y 3.0 % de conversión, su efectividad parece depender de la integración orgánica con el estilo del influencer. La duración promedio (5.4 minutos) sugiere que un formato intermedio logra sostener la atención sin fatiga del usuario.

• Unboxings: Aunque generan buena frecuencia (n=32) y niveles razonables de engagement (6.2 %), su tasa de conversión (2.1 %) es más baja. Esto podría deberse a que el énfasis está en la experiencia visual del producto más que en su funcionalidad. Su valor radica en generar expectativa más que en cerrar ventas.

• Testimonios personales: A pesar de ser la táctica más breve (3.1 minutos), muestran los niveles más bajos en todas las métricas. Si bien pueden contribuir a humanizar la marca, su bajo nivel de estructuración limita el engagement y la conversión.

Figura 2.
Comparación de métricas clave por táctica.

En la figura 2 de barras múltiples evidencia visualmente la superioridad de las reseñas y publicaciones patrocinadas en términos de confianza y conversión, lo cual reafirma que los consumidores valoran tanto el contenido informativo como la presentación estética y emocionalmente coherente con la marca.

En la figura 3, de dispersión se visualiza una relación directamente proporcional entre confianza percibida y conversión estimada. Las estrategias que inspiran más confianza (reseñas y publicaciones patrocinadas) son también las que logran mejores tasas de conversión, con coeficientes de correlación altos (r ≈ 0.91), validando el enfoque planteado por Pavlou & Gefen (2004) respecto al papel estructural de la confianza en contextos de comercio electrónico.

Figura. 3.
Relación entre confianza y conversión

Estos hallazgos confirman que el éxito de una estrategia de marketing utilizando influencers no se basa únicamente en el alcance, sino en su capacidad para generar confianza genuina y fomentar la participación del consumidor de manera específica. Además, la investigación sugiere que formatos más largos y detallados, como las reseñas que son más efectivos porque ofrecen experiencias enriquecedoras e informativas (Gligorea et al., 2023).

Finalmente, se subraya la necesidad de mantener un punto medio entre el engagement visual, narrativa persuasiva y transparencia ética, en concatenación con las recomendaciones de Lincoln & Guba (1985) y la reciente literatura en comunicación digital aplicada a e-commerce (Peña-García et al., 2024).

4. CONCLUSIONES

Los hallazgos evidencian que la credibilidad transferida por influencers especializados mitiga la desconfianza del consumidor y eleva tanto el engagement como la conversión. Las reseñas en profundidad y las publicaciones patrocinadas integradas de manera orgánica obtuvieron el mejor desempeño (≥ 6,9 % de interacción y ≥ 4,5/5 en confianza), mientras que los testimonios breves resultaron poco efectivos.

En consecuencia, las marcas que operan en Mercado Libre (y en otros marketplaces de la región) deberían focalizar su inversión en alianzas de largo plazo con creadores cuyo contenido sea percibido como auténtico, otorgándoles libertad narrativa y acuerdos explícitos de transparencia. La implementación de métricas compartidas confianza percibida, tasa de conversión y valor de vida del cliente permitirá evaluar el retorno y ajustar las campañas en tiempo real.

Este estudio, de carácter cualitativo, sienta una base empírica, pero requiere ser ampliado mediante investigaciones mixtas y seguimientos longitudinales que exploren la permanencia del efecto y la influencia de variables sociodemográficas. Asimismo, la futura agenda académica debería profundizar en modelos cuantitativos que vinculen confianza, lealtad y ventas en múltiples categorías de producto.

REFERENCIAS

Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa

Castelló-Martínez, A., & del Pino-Romero, C. (2019). De la publicidad a la comunicación persuasiva integrada: Estrategia y empatía. ESIC Editorial.

Correa, J. C., LaverdeRojas, H., Martínez, C. A., Camargo, O. J., RojasMatute, G., & SandovalEscobar, M. (2019). The consistency of trustsales relationship in LatinAmerican ecommerce. arXiv.

Establés, M. J., Guerrero-Pico, M., & Contreras-Espinosa, R. S. (2019). Jugadores, escritores e influencers en redes sociales: Procesos de profesionalización entre adolescentes. Revista Latina de Comunicación Social, 74, 214-236. https://doi.org/10.4185/RLCS2019-1328.

Filieri, R. (2015). What makes online reviews helpful? A diagnosticity-adoption framework to explain informational and normative influences in e-WOM. Journal of Business Research, 68(4), 1-9.

Grimmer, J., & Stewart, B. M. (2013). Text as data: The promise and pitfalls of automatic content analysis methods for political texts. Political Analysis, 21(3), 267–297. https://doi.org/10.1093/pan/mps028

Influencity. (2023). The largest influencer study in Latin America in 2023.

Johansson, M., Nilsson, M., & Luoma, T. (2020). A qualitative content analysis of social media influencers’ credibility. Umeå University.

Latam Intersect PR. (2025, January 8). Decline in trust: Latin America’s shift from influencer endorsements to genuine user reviews.

Latin American Post. (2025). Latin America to embrace social media shifts driving consumption in 2025.

Lincoln, Y., & Guba, E. (1985). Naturalistic Inquiry. Sage. https://doi.org/10.1016/0147-1767(85)90062-8

Lombard, M., Snyder-Duch, J., & Bracken, C. C. (2002). Content analysis in mass communication: Assessment and reporting of intercoder reliability. Human Communication Research, 28(4), 587–604.https://doi.org/10.1111/j.1468-2958.2002.tb00826.x

Malhotra, N. K., & Birks, D. F. (2007). Marketing Research: An Applied Approach (3rd ed.). Pearson. https://doi.org/10.1108/S1548-6435(2007)3

Martínez-Sala, A. M., Monserrat-Gauchi, J., & Segarra-Saavedra, J. (2018). El influencer 2.0 turístico: De turista anónimo a líder de opinión. Revista Latina de Comunicación Social, 73, 353-367. https://doi.org/10.4185/RLCS-2019-1398.

McKnight, D., Choudhury, V., & Kacmar, C. (2002). Developing and validating trust measures for ecommerce: An integrative typology. Information Systems Research, 13(3), 334359. https://doi.org/10.1287/isre.13.3.334.81

Pavlou, P., & Gefen, D. (2004). Building effective online marketplaces with institutionbased trust. Information Systems Research, 15(1), 3759. https://doi.org/10.1287/isre.1040.0015

PeñaGarcía, N., LosadaOtálora, M., Pérez Auza, D., & Cruz, M. P. (2024). Reviews, trust and customer experience in online marketplaces: The case of Mercado Libre Colombia. Frontiers in Communication, 9. https://doi.org/10.3389/fcomm.2024.1460321

Pérez-Curiel, C., & Sanz-Marcos, P. (2019). Estrategia de marca, influencers y nuevos públicos en la comunicación de moda y lujo: Tendencia Gucci en Instagram. Prisma Social, 24, 1-24

Saavedra, A., & Gómez, F. (2020). Confianza y comportamiento del consumidor en el e-commerce latinoamericano. UNAM

Saunders, M., Lewis, P., & Thornhill, A. (2016). Research Methods for Business Students (7th ed.). Pearson.

Segarra-Saavedra, J., & Hidalgo-Marí, T. (2018). Influencers, moda femenina e Instagram: El poder de prescripción en la era 2.0. Revista Mediterránea de Comunicación, 9(1), 313325. https://doi.org/10.14198/MEDCOM2018.9.1.17.

Thaw, Y. Y., Mahmood, A. K., & Durai Dominic, P. (2009). A study on the factors that influence the consumers trust on ecommerce adoption. arXiv.

Yin, R. K. (2014). Case Study Research: Design and Methods (5th ed.). Sage

Notas de autor

nsalgado@cuesttv.edu.ec

Información adicional

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