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Introducción
En la actualidad las redes sociales son consideradas el canal de comunicación dominante que posee mayor influencia en las decisiones de compra de los consumidores y para las empresas, la interacción en línea que permite este medio es de las herramientas principales para continuar operando y aumentando sus ingresos (Gutiérrez et al., 2018). Es evidente que estas redes están en constante evolución, por lo que deben aprovecharse las ventajas que ofrecen en cualquier ámbito de la vida, especialmente en el laboral. Ante este escenario, varias empresas están adaptando su departamento de marketing a la modalidad digital para poder acoplarse a las nuevas tendencias (Benedetti, 2015).
Un ejemplo de los cambios que ha tenido que realizar el área de mercadotecnia de las organizaciones es mudarse a la práctica del eWOM o de boca a boca (por sus siglas en inglés electronic word of mouth), una de las expresiones más utilizadas y antiguas en el marketing por ser una de las estrategias más poderosas y efectivas que existen para atraer futuros clientes (Paús y Macchia, 2014).
El eWOM se basa en recomendaciones informales de clientes actuales hacia nuevos prospectos, en donde además de describir el producto o servicio, se relata la experiencia que el cliente tuvo al comprar en tal negocio. El objetivo de esto es que las personas hablen entre ellas sobre los beneficios y los servicios de una marca, con la intención de aumentar sus ventas; sin embargo, a pesar de que por lo general se mencionan los efectos positivos, los comentarios también pueden incluir opiniones negativas que afecten la reputación y las ventas de las empresas (Karlíček et al., 2010).
De acuerdo con Nuseir (2019), las personas tienen niveles altos de confianza en las recomendaciones o reseñas en línea de personas conocidas e incluso desconocidas al momento de comprar, situación que deja atrás los efectos de medios tradicionales como la televisión, la radio o el periódico.
La tendencia digital es tan potente que ahora los consumidores se fían de las reseñas que otros consumidores hacen sobre algún producto o servicio por encima de las recomendaciones que hacen los propios productores o vendedores de la marca. Ante esto, hoy en día revisar diferentes puntos de vista en línea tiene un impacto significativo en las intenciones y decisiones de compra de los consumidores (Nieto et al., 2014).
Según el IAB México (2019), 84% de los mexicanos usan las redes sociales y ocho de cada diez siguen a la marca de su preferencia para estar al tanto sobre lo que ofrece y enterarse de las promociones. Además, 36% de estos usuarios se enfocan en las opiniones de otras personas sobre si recomiendan adquirir o no ciertos productos o marcas.
Pauliene y Sedneva (2019) destacan que es fundamental analizar la intención de compra de manera específica en cada una de las generaciones, ya que cada segmento de consumidores tiene diferente percepción sobre las recomendaciones que se encuentran en las redes sociales. Esto se fundamenta en la diferencia de edad, educación, ingresos y estatus social, factores clave para el tipo de contenido que consume un individuo.
En ese sentido, el objetivo del presente artículo es determinar si las generaciones Y (millennials) y Z (centennials) se ven influenciadas en la intención de compra por las reseñas en línea, las recomendaciones de líderes de opinión y el eWOM, asimismo, se buscó si existen diferencias entre los consumidores de estas generaciones en Tamaulipas, México.
Marco teórico
Electronic word of mouth y la intención de compra
En la actualidad los consumidores perciben al eWOM como un nuevo medio de comunicación que, debido a su adaptación al mundo digital, está al alcance de todos (Cheung & Thadhani, 2012). El eWOM permite tomar cualquier postura, pues abarca tanto al consumidor que comparte su testimonio sobre la compra que realizó, como al cliente potencial que está en búsqueda de información que le ayude a tomar una decisión más segura. Para que se concrete la adquisición, el individuo debe pasar por la etapa de intención de compra, en donde se desarrolla el interés del consumidor por adquirir un producto o servicio en específico que puede concretarse en el futuro (Beneke et al., 2016). Este factor es de gran importancia debido a que la acción (en este caso la compra) puede anticiparse a través de la intención.
El tema del eWOM ha cobrado notoriedad en la última década, por lo que las distintas dimensiones que puede comprender no han sido cubiertas en su totalidad en investigaciones pasadas. Tien et al. (2019) indican que el número de estudios sobre el impacto que tiene el eWOM es aún limitado, particularmente en relación con la intención de compra. El estudio realizado por estos autores, se enfoca en el eWOM a través de las redes sociales, y a pesar de que algunos de sus hallazgos implican que los usuarios toman en cuenta el eWOM como un mediador con utilidad y credibilidad, su adopción al momento de influir en la intención de compra mostró un efecto relativamente débil y, por lo tanto, no significativo. Ante esto, determinaron que era importante fortalecer las investigaciones sobre este punto en muestras diferentes o enfocado a diferentes productos y servicios.
En resumen, se identificó que las investigaciones en torno al impacto del eWOM sobre la intención de compra se ha extendido en distintos países y han tenido hallazgos que reflejan una relación significativa entre ambas variables (Alhidari et al., 2015; Baber et al., 2016; Erkan & Evans, 2016; Ismagilova et al., 2021; King et al., 2014; Kudeshia & Kumar, 2017; Saleem & Ellahi, 2017; Wang et al., 2018). Tras un análisis estratégico sobre la relación del eWOM y la intención de compra se detectó que a pesar de que hay estudios que han encontrado una relación e impacto significativo, esto varía dependiendo el producto o servicio que se estudie y la generación a la que pertenezca el consumidor.
Por lo anterior se formuló una primera hipótesis H1: el eWOM tiene una influencia positiva y significativa sobre la intención de compra de la generación Y y Z.
Líderes de opinión y la intención de compra
Dentro de las estrategias de comunicación que emplean las marcas para conectar con los consumidores se encuentra el influencer marketing, que utiliza la fama e influencia de personas con un gran número de seguidores en redes sociales para promocionar una marca, producto o servicio determinado. Estos individuos se convierten en líderes de opinión, y sus recomendaciones se consideran parte del eWOM, convirtiéndose en una forma más controlada de obtener resultados (De Veirman et al., 2017).
La presencia de los líderes de opinión se encuentra en todas las redes sociales y en todos los sectores, principalmente en áreas de salud y fitness, moda y belleza, alimentación y tecnología (Klassen et al., 2018; Raggatt et al., 2018; Sokolova & Kefi, 2020). Erkan y Evans (2018) señalan que el uso del eWOM es más efectivo cuando proviene de personas reconocidas en los medios digitales, como los líderes de opinión. Esta tendencia va al alza pues, tal como lo señala TapInfluence (2019), trabajar con estas personalidades puede generar once veces más retorno de la inversión frente a la publicidad que se realiza en los medios tradicionales.
Para asegurar que los líderes de opinión tengan un impacto positivo sobre cierto producto o marca entre sus seguidores, las empresas deben analizar previamente a las figuras con las que desea colaborar, ya que si se elige a un influencer diferente al grupo objetivo de consumidores de determinada marca, es probable que el público no se vea persuadido (Pradhan et al., 2014).
Aquí es importante mencionar que, a pesar de que en muchas ocasiones las recomendaciones emitidas por un líder de opinión son a raíz de una campaña publicitaria con una marca, no siempre es el caso (De Veirman et al., 2017). Es común que los influencer den a conocer su punto de vista de manera independiente después de haber utilizado algún producto o servicio de determinada marca, sin estar respaldados por una empresa (Abidin, 2016).
El nivel de persuasión de los líderes de opinión es considerado muy alto, en especial debido al vínculo que tienen con su público; al respecto, diversas investigaciones han encontrado una relación significativa entre las recomendaciones de estos líderes y la intención de compra de los consumidores (Bergkvist et al., 2016; Chetioui et al., 2020; Colliander & Dahlén, 2011; Hsu et al., 2013; Jin & Phua, 2014; Lu et al., 2014; Pradhan et al., 2014; Sarmiento y Rodríguez, 2020; Sokolova & Kefi, 2020).
Estas particularidades representan una buena alternativa para que las empresas consideren el poder de persuasión que tienen los líderes de opinión sobre sus seguidores, para así generar intención de compra entre ellos. Después de una revisión detallada de la literatura que retoma esta cuestión se formuló una segunda hipótesis H2: las recomendaciones de los líderes de opinión tienen una influencia positiva y significativa sobre la intención de compra de la generación Y y Z.
Reseñas en línea y la intención de compra
Las reseñas en línea se consideran una forma de eWOM debido a que también incluyen experiencias o testimonios de consumidores que dan a conocer qué les pareció el producto o servició que adquirieron. Gracias a las reseñas los consumidores pueden tener acceso a más información sobre algo que sea de su interés y así evaluar si les conviene o no realizar la compra (Chetioui et al., 2020).
Como la reseña proporciona información y, paralelamente, hacer una recomendación, ya sea positiva o negativa (Lu et al., 2014), puede relacionarse con la intención de compra de las personas, al resultarles más confiable y útil analizar las experiencias de otros usuarios antes de decidir (Lee et al., 2011; Wei & Lu, 2013). Algunos de los estudios centrados en identificar la influencia de las reseñas en línea sobre la intención de compra (Beneke et al., 2016; Cheong et al., 2020; Floh et al., 2013; Ketelaar et al., 2015; Nguyen & Nguyen, 2020; Obiedat, 2013; Somohardjo, 2017; Sutanto & Aprianingsih, 2016; Tran, 2020; Zhang et al., 2020; Zhu et al., 2020; Zhao et al., 2015), encontraron una influencia positiva y significativa. Cabe subrayar que cada investigación estudia distintos factores, por ejemplo el tipo de producto, la generación, entre otros.
El trabajo realizado por Zhu et al. (2020) tuvo como objetivo analizar la relación entre las reseñas en línea y la intención de compra, los autores se enfocaron en estudiar de igual forma la calidad de información y la presencia social de las reseñas en línea, lo cual denominaron estímulo. Por su parte, Tran (2020) se centra en el análisis de la relación entre las reseñas en línea y la intención de compra, considerando la opinión de más de mil clientes respecto a las reseñas que existen en línea del hotel en el que se habían hospedado. Al igual que las recomendaciones hechas por líderes de opinión, las reseñas en línea son de gran importancia para el estudio de las recomendaciones en redes sociales y su relación con la intención de compra de los consumidores. Sobre este tema se construyó una tercera hipótesis: H3: las reseñas en línea tienen una influencia positiva y significativa sobre la intención de compra de la generación Y y Z.
Efecto moderador de los grupos generacionales
De acuerdo con Massey (1979), el comportamiento de un individuo es resultado de la interacción con los individuos del grupo al que pertenece, llegando a adoptar los valores, las creencias, las actitudes y, por tanto, el estilo de vida de su generación (Colin, 2017; Wahyuningsih et al., 2022). Como definir las cohortes generacionales es complicado, para el proyecto se retomó la división realizada por Strauss y Howe (1991) desde un análisis histórico de la sociedad inglesa y americana. Los autores establecieron las características que definen las cohortes generacionales del siglo XX en cinco arquetipos generacionales: generación silenciosa (1922-1945), generación baby boomers (1946-1964), generación X (1965-1978); generación millennial o Y (1979-1996) y generación centennial o Z (1997-2010).
Autores como Koksal (2019) consideran que es correcta esta clasificación en cuanto a los cinco grupos, pero difiere en el período que corresponde a cada generación. Esta divergencia es producto de tomar como determinante el comportamiento frente al consumo, por lo cual explican que la generación X corresponde a los nacidos entre 1965 y 1979, la generación Y a los nacidos entre 1980 y 1994, y la generación Z a los nacidos a partir de 1995.
Enfocado en el marketing, varios estudios han analizado el comportamiento del consumidor desde las diferencias producidas por el grupo generacional al que corresponden los individuos (Williams & Page, 2011; Wen et al., 2017; Wahyuningsih et al., 2022; Shamhuyenhanzva, 2016; Ruiz-Equihua et al., 2022). En estos destacan las diferencias en el consumo de los millennials y centennials, que, aun siendo grupos apegados al consumo a través del uso de la tecnología, tienden a diferir en cuanto a la credibilidad que otorgan a las redes sociales para la decisión del consumo (Ruiz-Equihua et al., 2022).
Esto se contrasta con la investigación de Styvén y Foster (2018), quienes encontraron que las recomendaciones en línea hechas por viajeros tienen más influencia en los jóvenes millennials que en los jóvenes centennials. Al contrario, Xiao et al. (2022) encontró que el eWOM tiene una mayor credibilidad en la generación centennial que en otros grupos generacionales al momento de influir en la decisión de compra.
Por su parte, Claude et al. (2018) observaron que las mujeres suecas de la generación Z están sobre expuestas a los influencers en redes sociales, mientras que Čop y Culiberg (2020), acorde con esta apreciación, demostraron que los líderes de opinión en redes sociales tienen un efecto distinto en la intención de compra según el grupo generacional del consumidor. Con la intención de abarcar este aspecto, se estableció una cuarta hipótesis H4: existen diferencias significativas en la relación del a) eWOM, b) Reseñas en línea, c) Líderes de opinión, con la intención de compra de la generación Y y Z.
Diseño metodológico
El diseño del estudio fue transversal con un alcance explicativo pues se pretende determinar la influencia de las recomendaciones en las redes sociales sobre la intención de compra de las generaciones Y y Z. Como población objeto de estudio se consideró a los consumidores de Tamaulipas, México, que conforman la generación Y (25 a 39 años) y la generación Z (15 a 24 años), a través de una muestra de 403 individuos obtenida con un muestreo no aleatorio a conveniencia.
Para la recolección de datos se utilizó la técnica de la encuesta, la cual fue aplicada de manera online a través de Google Formularios. El enlace del cuestionario se compartió a través de distintas redes sociales a individuos de Tamaulipas que se encontraran en el rango de edad de las generaciones estudiadas.
Las variables se evaluaron con escalas desarrolladas por varios autores, incluyendo Yoo y Donthu (2001), Bambauer y Mangold (2011), Hsu y Chiang (2013), Rapp et al. (2013) y Pauliene y Sedneva (2019). La medición de estas variables se realizó mediante una escala Likert de cinco puntos que va de 1) Totalmente en desacuerdo a 5) Totalmente de acuerdo (ver tabla 1). Para procesar los datos se utilizó el software SPSS y AMOS versión 24, utilizando la técnica de ecuaciones estructurales a través de covarianzas.
Tabla 1 Medición de las variables.
| Variable | Ítem | Etiqueta | Autor |
|---|---|---|---|
| eWOM | RS3 | Enterarse de promociones | Rapp et al. (2013) Pauliene & Sedneva (2019) |
| RS4 | Monitorear eventos | ||
| RS6 | Mejorar relación con marcas | ||
| RS7 | Al día sobre eventos | ||
| RS8 | Comunicar con negocios | ||
| Reseñas en línea | RL1 | Informarse antes de elegir | Bambauer & Mangold (2011) Pauliene & Sedneva (2019) |
| RL3 | Sin reseña, preocupa decisión | ||
| RL4 | Confiar en producto | ||
| Líderes de opinión | LO1 | Mejoran rendimiento | Hsu & Chiang (2013) Pauliene & Sedneva (2019) |
| LO2 | Mejoran efectividad | ||
| LO3 | Aumenta productividad | ||
| Intención de compra | IC1 | Es probable comparar | Yoo & Donthu (2001) Pauliene & Sedneva (2019) |
| IC2 | Espero comprar | ||
| IC3 | Intención de comprar | ||
| IC4 | Definitivamente compraré |
Fuente: elaboración propia.
Resultados
Como se indicó, se recibió un total de 403 cuestionarios, sin embargo, al realizar el análisis exploratorio de los datos, 15 fueron desechados por contener problemas de normalidad multivariante de acuerdo con la prueba de Mahalanobis. Así, la muestra finalmente validada estuvo conformada por 388 encuestas.
La presente investigación muestra un estudio generacional, tomando en cuenta los grupos Y y Z. Por ello, 218 encuestados (56.2%) corresponden a los millennials, entre los 25 y 39 años, y 170 (43.8%) a los centennials, entre 15 y 24 años. Un 69.6% de los participantes fueron mujeres y 30.4% hombres; en cuanto al nivel o grado máximo de estudios que registraron los encuestados se obtuvo que 0.6% cuenta solo con primaria, 0.8% con secundaria, 13.4% con preparatoria, 60.1% con estudios máximos de licenciatura y 25.3% con posgrado.
Debido a que esta investigación trabaja con las compras que se han realizado derivadas de recomendaciones hechas a través de redes sociales, se indagó en cuál es la red social que los encuestados usan con mayor frecuencia. Los datos obtenidos mostraron que Facebook es la plataforma que utilizan de manera más recurrente (53.9%), seguida de Instagram (26.0%), YouTube (8.5%), Twitter (5.4%) y TikTok (3.6%). El restante 2.6% registró que utiliza otra red social.
Modelo de medida
Con el objetivo de determinar la fiabilidad y validez de las variables utilizadas para la comprobación del modelo de investigación, se realizó un análisis factorial confirmatorio. En la tabla 2 se muestran los indicadores manejados para la construcción de las variables con sus respectivas cargas factoriales, su análisis de fiabilidad y validez convergente. Debido a las bajas cargas factoriales fueron eliminados tres ítems de eWOM y un ítem de la variable Reseñas.
Tabla 2 AFC. Fiabilidad y validez de la escala.
| Variable | Ítem | Etiqueta | Cargas 1 grupo | Cargas generación Y | Cargas generación Z |
|---|---|---|---|---|---|
| eWOM IFC= .834 AVE=.501 | RS8 | Comunicar con negocios | 0.69 | 0.723 | 0.65 |
| RS7 | Al día sobre eventos | 0.719 | 0.713 | 0.718 | |
| RS6 | Mejorar relación con marcas | 0.756 | 0.765 | 0.743 | |
| RS4 | Monitorear eventos | 0.685 | 0.66 | 0.723 | |
| RS3 | Enterarse de promociones | 0.686 | 0.748 | 0.602 | |
| Reseñas IFC= .818 AVE=.603 | RL4 | Confiar en producto | 0.87 | 0.883 | 0.859 |
| RL3 | Sin reseña, preocupa decisión | 0.701 | 0.735 | 0.64 | |
| RL1 | Informarse antes de elegir | 0.749 | 0.809 | 0.663 | |
| Op. Líderes IFC= .943 AVE=.847 | LO1 | Mejoran rendimiento | 0.906 | 0.935 | 0.862 |
| LO3 | Aumenta productividad | 0.899 | 0.924 | 0.865 | |
| LO2 | Mejoran efectividad | 0.955 | 0.958 | 0.951 | |
| Intención de compra IFC=.941 AVE=.799 | IC4 | Definitivamente compraré | 0.892 | 0.89 | 0.896 |
| IC3 | Intención de comprar | 0.927 | 0.936 | 0.915 | |
| IC2 | Espero comprar | 0.916 | 0.926 | 0.905 | |
| IC1 | Es probable comparar | 0.837 | 0.859 | 0.811 |
Fuente: elaboración propia a partir de datos procesados en AMOS.
La tabla 3 presenta la validez discriminante del modelo confirmatorio de una sola muestra y en la figura 1 se observa el diagrama correspondiente al AFC.
Tabla 3 Validez discriminante.
| AVE | eWOM | Reseñas | Lideres | Intención de compra | |
|---|---|---|---|---|---|
| eWOM | 0.501 | 0.708 | |||
| Reseñas | 0.603 | 0.562 | 0.776 | ||
| Líderes | 0.847 | 0.538 | 0.454 | 0.920 | |
| Int. de compra | 0.799 | 0.632 | 0.456 | 0.663 | 0.894 |
Fuente: Master Validity Tool, AMOS Plugin.
Modelo estructural
Una vez realizado el AFC, el siguiente paso consiste en la validación del modelo estructural para el total de la muestra. La figura 2 muestra el modelo path obtenido y la tabla 4, los resultados estadísticos alcanzados. Debe indicarse que el modelo global presentó un buen ajuste en función a los tres tipos de indicadores de ajuste (absoluto, incremental y de parsimonia) que se presentan para los modelos estructurales por covarianza, de acuerdo con los criterios de referencia dados por Hair et al. (2010).
Fuente: elaboración propia a partir de datos procesados en AMOS.
Figura 2 Modelo Estructural de un grupo.
Tabla 4 Estimación del modelo estructural
| Coeficientes | S.E. | C.R. | Sig | Hipótesis general | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| int_compra | <-- | Líderes | .439 | .050 | 8.740 | *** | Aprobada |
| int_compra | <-- | reseñas_l | .064 | .072 | .895 | .371 | Rechazada |
| int_compra | <-- | eWOM | .513 | .088 | 5.857 | *** | Aprobada |
Fuente: elaboración propia.
Para el ajuste absoluto se obtuvo un GFI de 0.930 lo que implica un ajuste global bueno y un RMSEA de 0.068. En tanto que para el ajuste incremental el índice de ajuste comparado (CFI) de 0.964, y un índice normado de ajuste (NFI) de 0.946. Respecto al ajuste de parsimonia, el chi-cuadrado normado, el cual es resultado de dividir el chi-cuadrado entre los grados de libertad del modelo, fue de 2.76, según Raycov (2005), quien menciona que no deberá superar el valor de 3.
Análisis multigrupo
Una vez analizado el modelo global con una sola muestra y comprobadas las relaciones globales, se procede al análisis comparativo de los grupos generacionales para examinar el efecto moderador. El primer grupo conformado por la generación millennials tuvo un total de 218 individuos y el segundo, denominado centennials, se integró por 170 individuos.
Para la comparación de los grupos en primer lugar se encontró necesario verificar el modelo factorial confirmatorio de cada uno. Como se aprecia en la tabla 2, las cargas factoriales de ambos son superiores a los umbrales aceptables de 0.700 (Hair et al., 2010), los valores de fiabilidad y validez son los mismos que corresponden al modelo conjunto. Por ello, como se mencionó en la sección anterior, dichas pruebas son apropiadas.
Análisis de invarianza
Cuando se trabajan con modelos que serán probados para distintos grupos, es necesario verificar la invarianza o equivalencia de medida entre los grupos; es decir, se requiere que los sujetos que pertenecen a distintas poblaciones o grupos obtengan puntuaciones idénticas a nivel ítem y a nivel escala. Esto implica que, bajo diversas condiciones, el instrumento mida siempre el mismo constructo, ya que en caso de que no se obtenga la invarianza sería equivocado realizar una comparación de grupos (Culhane et al., 2011; Recio, 2012). Para la verificación de la invarianza se realizaron las pruebas de invarianza configuracional, invarianza métrica, invarianza escalar e invarianza residual (Byrne, 2008).
Las pruebas de invarianza se hicieron con el paquete estadístico AMOS, ejecutándose cuatro modelos, uno para cada tipo de invarianza. Dichos resultados se encuentran reflejados en la tabla 5, donde se puede observar que en todos los casos los valores de ajuste de las pruebas estadísticas son significativas, y al revisar sus incrementos absolutos en el CFI se nota que dicho valor no supera los umbrales del 0.01, con lo que se comprueba la invarianza de medida, permitiendo comparar los grupos generacionales Y y Z.
Ahora bien, para comprobar que el grupo generacional es moderador en la intención de compra de los consumidores, y por tanto hay diferencias entre las relaciones del eWOM, los líderes de opinión y las reseñas en la intención de compra de millennials y centennials, se realizó la prueba de diferencias en el chi-cuadrado. Esta permite comparar el chi-cuadrado y los grados de libertad de un modelo sin restricciones que postula la varianza entre los dos grupos y un modelo restringido que establece igualdad entre los grupos generacionales. Los resultados de la prueba global denotaron una diferencia significativa entre los dos modelos, dif c2(gl. 3) = 9.378 p valor <0.05, como se muestra en la tabla 6, por lo que se indica que el modelo de intención de compra difiere por grupo generacional.
Tabla 5 Pruebas de invarianza.
| Modelo | Chi2 (gl) | CFI | TLI | RMSEA | Comparación | Chi2 (gl) | CFI | TLI | RMSEA | Decisión |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| M1: Invarianza Configural | 349.312 (168) | .957 | .946 | .053 | Equivalencia | |||||
| M2: Invarianza métrica | 361.671 (179) | .957 | .949 | .051 | I Configural | 12.359 (11) | .000 | .003 | -.002 | Equivalencia |
| M3: Invarianza escalar | 378.357 (189) | .955 | .950 | .053 | I Métrica | 16.686 (10) | -.002 | .001 | .002 | Equivalencia |
| M4: Invarianza residual | 413.750 (204) | .950 | .949 | .052 | I Escalar | 35.393 (15) | -.005 | -.001 | -.001 | Equivalencia |
Fuente: elaboración propia según resultados obtenidos en AMOS.
Tabla 6 Test global de moderación.
| C2 | gl | |
|---|---|---|
| Modelo sin restricciones | 349.312 | 168 |
| Modelo restringido | 358.690 | 171 |
| Diferencia | 9.378 | 3 |
| P-Valor | 0.025 | |
Fuente: elaboración propia en AMOS con plugin de Gaskin y Lim.
Debido a que se demostró que hay diferencias entre los millennials y centennials, se revisaron las diferencias de manera individual para cada relación, tal y como se observa en la tabla 7. En esta se muestran los parámetros estandarizados de las relaciones con intención de compra para el grupo de la generación Y y la generación Z respectivamente, en este sentido, se realizó una prueba de diferencias entre los parámetros estandarizados (betas) para analizar el efecto moderador del grupo generacional de forma individual.
Tabla 7 Test de diferencias individuales.
| Relación | Generación Z Parámetros estandarizados Beta | Generación Y Parámetros estandarizados Beta | Diferencia en Betas | P-Valor para Diferencias | Interpretación de moderación |
|---|---|---|---|---|---|
| eWOM → int_compra. | 0.449*** | 0.320*** | 0.129 | 0.133 | No hay diferencias |
| reseñas → int_compra. | -0.119 | 0.157* | -0.276 | 0.015 | La relación positiva entre int_compra y reseñas es fuerte para GEN Y |
| líderes → int_compra. | 0.507*** | 0.405*** | 0.102 | 0.060 | La relación positiva entre int_compra y líderes es fuerte para GEN Z |
Fuente: elaboración propia en AMOS con plugin de Gaskin y Lim.
Los resultados demostraron que el efecto del eWOM en la intención de compra es significativa para ambos grupos generacionales y que no hay diferencia entre el comportamiento de los millennials y centennials en esta relación, por lo que el grupo generacional no tiene efecto moderador.
Sobre el efecto de los líderes de opinión en la intención de compra se demostró un es positivo y significativo para ambos grupos. A su vez, se identifica un efecto moderador del grupo generacional en esta relación, siendo los centennials los que más se ven influidos por los líderes de opinión.
En cuanto al efecto de las reseñas en la intención de compra se observó que solamente es positivo y significativo para la generación millenial. Esta diferencia de parámetros demostró la existencia de un efecto moderador del grupo generacional en esta relación estudiada.
Para cada grupo generacional se corrió el modelo estructura (ver tabla 6). Los resultados obtenidos reflejan que para la generación Y se aceptan las hipótesis de que el eWOM, los líderes de opinión y las reseñas en línea influyen positiva y significativamente en la intención de compra, mientras que para la generación Z, el eWOM y las opiniones de líderes son los que determinan de forma significativa y positiva la intención de compra (y no las reseñas en línea).
Por último, en la figura 3 presenta los parámetros estandarizados del modelo estructural para los dos grupos generacionales. Igualmente se muestran los indicadores de ajuste del modelo para las generaciones Y y Z, observándose un buen ajuste absoluto con un CFI de 0.957 y un RMSEA de 0.53, así como un buen ajuste de parsimonia con un chi-cuadrado entre los grados de libertad de 2.079.
Discusiones
En las últimas dos décadas ha sido posible observar como las tecnologías digitales han revolucionado nuestro entorno, convirtiéndolo en un mundo virtual. Hemos sido testigos de cambios en la forma de realizar las actividades más comunes, desde hacer la compra del supermercado hasta reservar en hoteles, a través de dispositivos electrónicos (Chopra et al., 2021). Del mismo modo, el marketing ha tenido que adaptarse a los nuevos estilos de compra de consumidores que buscan productos que, además de satisfacer sus necesidades, sean aceptados por los grupos a los que pertenecen y estén presentes en sus redes sociales (Shankar et al., 2022). Ante esto, los especialistas del marketing han hecho uso de acciones digitales que favorezcan la recomendación de las marcas que representan para, de esta forma, influir en la decisión de compra del público.
La presente investigación tuvo por objetivo analizar el efecto del eWOM, las reseñas en línea y los líderes de opinión en la intención de compra de los jóvenes millennials y centennials. Debe subrayarse la importancia que ambos grupos representan en la economía tanto nacional como internacional; estas generaciones por sí solas representan 59% de la población total del planeta (OBS, 2020), información que resulta de gran interés para las empresas y el comercio en general.
Los resultados obtenidos permitieron demostrar que de manera global los líderes de opinión y el eWOM, tienen un efecto positivo y significativo en la intención de compra de las generaciones millennials y centennials. Sin embargo, las reseñas en líneaúnicamente tienen un efecto positivo y significativo en la intención de compra de los millennials. A la par, se encontró necesario comprobar si estos resultados se mantenían en cada grupo generacional, por lo que se comprobó el efecto moderador de la cohorte generacional en cada una de las relaciones.
Al analizar los grupos de manera desagregada se observó que para la generación Y las tres hipótesis fueron probadas y aceptadas, lo cual concuerda con investigaciones como la de Erkan & Evans (2016) y Farias et al. (2020). En lo que respecta a la generación Z, el eWOM reflejó tener mayor importancia para este grupo, tal como lo mencionan los trabajos de Baber et al. (2016) y Saleem y Ellahi (2017). Asimismo, las recomendaciones hechas por los líderes de opinión resultaron ser un aspecto relevante para los individuos de estas edades, coincidiendo con el estudio de Chetioui et al. (2020). Referente a las reseñas en línea, para los centennials resultó que la influencia de estas en la intensión de compra no era significativa.
En este estudio resultó destacable el papel que juegan los líderes de opinión en la decisión de consumo de las generaciones actuales, tal como otras investigaciones lo han observado (Masuda et al., 2022; Cabeza-Ramírez, et al., 2023). Los influencers son un referente para los jóvenes en las redes sociales al ser muy activos en la creación de contenidos, subiendo historias que son seguidas por un número considerable de followers. Debido a esto, empresas y marcas consideran las colaboraciones con estos líderes de opinión como una estrategia para posicionar sus productos.
En cuanto el eWOM, o boca a boca electrónico, esta investigación arrojó que tanto los centennials como los millennials consideran relevante las opiniones y experiencias de otros consumidores para decidir sobre la compra de un determinado producto. Por lo que se debe alentar a los consumidores jóvenes a compartir sus comentarios sobre las marcas o productos adquiridos a fin de fortalecer la intención de compra (Ismagilova et al., 2021). Algunas estrategias que pueden utilizar las marcas o empresas es el uso de recompensas o productos gratis por los comentarios compartidos, ya que como se mostró las opiniones desinteresadas de los consumidores favorece el comercio.
Ahora bien, una explicación posible a la falta de significancia de las reseñas en la intención de compra de los centennials puede ser debido a la edad de las personas que conforman de este grupo generacional, ya que dentro de este se encuentran individuos que pueden tener un poco o nulo hábito por la lectura, por lo que las reseñas podrían no ser consideradas relevantes para los más jóvenes (Perić et al., 2020).
Por su parte, autores como Li y Hitt (2010) explican que el efecto de las reseñas en la intención de compra puede ser menos fuertes por los conocimientos previos que el consumidor suele tener del producto. Otra posible causa de este resultado es que el pertenecer a generaciones diferentes implica encontrarse en etapas de la vida distinta, por lo que individuos con más edad reflejan mayor madurez, que desemboca en tomar las reseñas con mayor consciencia ya que refleja una experiencia previa de un consumidor (Ruiz et al., 2022).
Conclusiones
Los resultados de esta investigación brindan un aporte significativo para las empresas, quienes deben replantear sus estrategias de marketing digital, la forma en que gestionan las redes sociales y el contenido que generan para las marcas. Esta es la forma más apropiada de llegar de manera eficaz a los clientes y poder concretar eventualmente una venta, no obstante, solo tendrá buenos resultados en nivel de ventas si se orienta de manera apropiada al target que desean como cliente, lo cual varía entre generaciones, pues cada una de ellas posee características y comportamientos diferentes.
Los resultados obtenidos confirman la relevancia que han cobrado las redes sociales en los últimos años y cómo se han posicionado en un canal principal dentro de las estrategias comerciales, situación que evidentemente continuarán creciendo. Tan solo en México, 84% de los ciudadanos hacen uso de las redes sociales y gran parte de ellos las utilizan para estar en contacto con las marcas de su preferencia (IAB México, 2019).
Una limitación de esta investigación es que los resultados no pueden generalizarse a la totalidad de los grupos generacionales, puesto que se realizó a través de un muestreo por conveniencia. Asimismo, cabe mencionar que a pesar de que el estudio brinda resultados interesantes, no permite un mayor acercamiento con el resto de las generaciones, como bien podría ser la generación X o los baby boomers.
Se recomiendan futuras investigaciones que consideren otro segmento de la población. De igual forma, otro punto a tomar en cuenta para potenciales estudios es especializarse por el tipo de producto o servicio y segmentar la muestra de la investigación, de manera que se analice el comportamiento e intención de compra de los consumidores en relación con cierto producto o servicio.
