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Introducción
Los investigadores, practicantes y académicos manifiestan que el rápido desarrollo de las tecnologías de información (internet, las redes sociales y la Web 2.0), ha promovido el crecimiento del comercio electrónico por medio del comercio social (s-commerce), debido al aumento de la participación de los consumidores en estas comunidades virtuales, convirtiéndose en su parte fundamental. Con base en la evaluación de productos, han cambiado el modelo de negocios que ha afectado la reputación de las empresas.
Los académicos han enfatizado que las inversiones y aportaciones al marketing en las redes sociales serán fundamentales para las empresas al corto tiempo, al ofrecer costos más bajos, un mayor conocimiento de la marca y de los consumidores, y un aumento de las ventas. Indudablemente, el uso de las redes sociales para comprar demuestra que la experiencia impulsa el éxito del comercio social (Hyun et al., 2022) porque las interacciones entre sus miembros juegan un papel esencial. Es por ello que el comercio social es un modelo de negocio surgido del uso de las redes sociales, diferente de otros tipos de comercio electrónico, ya que son lugares populares para que los consumidores intercambien, interactúen, expresen ideas y opiniones sobre productos y servicios. Para Huang y Benyoucef (2017), el comercio social se define como cualquier actividad comercial facilitada o realizada a través de las redes sociales y las herramientas de la Web 2.0 en el proceso de compra en línea por parte de los consumidores.
Los usuarios de las redes sociales pasan cada vez más tiempo en línea buscando información sobre productos/servicios y comunicándose con otros consumidores sobre sus experiencias de compras. En este sentido, la información es primordial si su presencia fortalece la actitud existente de los individuos y con su ausencia se contradice esa actitud (Bhattacharyyaa & Bose, 2020), es decir, la ayuda de la información es el predictor más significativo de la confianza en el comercio social (Leong et al., 2020). Por lo tanto, la calidad de la información es un aspecto significativo para llevar a los clientes a participar en el comercio social (Beyari & Abareshi, 2019); en otras palabras, la información posee un impacto decisorio en la compra, así como en la obtención de confianza. Meilatinova (2021) manifiesta que incluso esta confianza de los clientes tiene efectos positivos en las intenciones de recompra en el comercio social.
La confianza ha llamado la atención de investigadores y practicantes, ya que se ha convertido en una fuente importante de la facilidad de uso de la tecnología, incluido el comercio social (Hansen et al., 2018) y a la vez una “mina de oro” para la búsqueda de información y la intención de compra por parte de los consumidores (Hajli et al., 2017), ya que compartir información y conocimientos sobre productos y servicios en plataformas de comercio social aumenta el nivel de confianza (Bugshan & Attar, 2020). Cheng et al. (2019) agregan como pilares de esa confianza: la calidad, la familiaridad y el respaldo de otros miembros.
La información producida por las plataformas de comercio social puede afectar la intención o el comportamiento de compra de los consumidores en el entendido que esta información adquirida a través de las redes sociales, influye en las preferencias de los consumidores y en los comportamientos y decisiones de compra (Ryu & Park, 2020), considerando que la confianza se ve afectada positivamente por la reputación y la calidad de la información (Meilatinova, 2021).
Los estudios han encontrado que las redes sociales poseen una influencia en la lealtad a la marca, la sostenibilidad y la efectividad comercial (Ibrahim y Aljarah, 2018) y con base en lo antes descrito, y a sabiendas que la mayoría de los trabajos de investigación no ha estudiado el entorno del comercio social en el contexto de una economía emergente, el objetivo de esta investigación es determinar la influencia de la información y la facilidad de uso del comercio social en la confianza del consumidor como un antecedente decisorio para la intención de compra con esta tecnología.
Esta variable, la confianza, es analizada de manera general tanto en el vendedor como en la información colocada en las redes sociales. Para alcanzar la meta, se lleva a cabo una revisión del estado del arte, tomada como sustento para el diseño y aplicación de un instrumento de recolección de datos y con el uso de la herramienta estadística de segunda generación (Modelado de Ecuaciones Estructurales), se valida y analiza un modelo de investigación para aportar nuevos elementos al conocimiento, pretendiendo que los hallazgos sean una fuente de retroalimentación para los negocios que se desarrollan en las redes sociales e internet.
Revisión de la literatura
La exploración teórica proporcionó la identificación de cinco constructos principales: compartición de información, calidad de la información, confianza, facilidad de uso e intención de compra, que influyen directa e indirectamente en la intención de un individuo de utilizar el sitio web de comercio social. También se determinó una de las teorías que se adecuan al tema de estudio: la Teoría de Redes Sociales. De acuerdo con Lal (2017), esta teoría forma la base para estudiar el intercambio de recursos entre actores y su impacto en sus creencias o comportamiento, mientras que Liu et al. (2017) manifiestan que ofrece una perspectiva distinta y un conjunto de herramientas para comprender los efectos de los medios sociales, lo que permite considerar cómo las estructuras micro y macrosociales median y moderan los efectos en estos medios.
Por lo anterior, la teoría de redes sociales cumple con un espectro amplio para el desarrollo de la presente investigación, ya que considera entre sus componentes: la divulgación de la información por un referente social, elementos mercadológicos, el involucramiento de influencers, así como la comunidad de las redes sociales que participan activamente en estas tecnologías, junto al comercio social.
Compartición de información
Un consumidor de comercio social busca conocer las opiniones positivas o negativas de algún producto o servicio que le interesa adquirir en cuanto a reseñas, calificaciones y recomendaciones a fin de mejorar su decisión de compra. Para ello, la comunicación instantánea por medio de las redes sociales ha permitido a los consumidores buscar, publicar y compartir información sobre marcas y nuevos productos (Lipowski & Bondos, 2018), por lo que una de las dimensiones primordiales del desarrollo del comercio social es el compartir conocimientos e información por parte de los consumidores. Las características de la Web 2.0 les permiten describir experiencias de compra relacionada con productos y servicios, en el entendido de que los comentarios pueden ser positivos o negativos, tanto para el producto a adquirir como para el vendedor.
Estar revisando los datos durante una compra en línea es parecido al aparador de una empresa física, en el sentido de que trasmite información de la página web del vendedor hasta el dispositivo electrónico del consumidor. Este intercambio de datos aumenta la confianza en compartir plataformas de comercio, lo que puede mejorar significativamente el proceso de toma de decisiones y la intención de comprar (Bugshan & Attar, 2020); es decir, las reseñas y recomendaciones surgen cuando las personas visitan la página web de un producto que desean adquirir, con la suposición de que los consumidores están interesados en este. Posteriormente, se genera la promocionan hacia otros, incluso en los hallazgos de Hajli et al. (2017), referente a una encuesta de usuarios de Facebook, los autores indican que la confianza aumenta la búsqueda de información, lo que a su vez mejora la familiaridad con la plataforma y la sensación de presencia social.
Asimismo, la existencia de apoyo social conduce al intercambio de información y experiencias entre los miembros; además, ayuda a las personas a construir una relación sólida con los integrantes de la red, lo que puede resultar en un compromiso con la comunidad de la que un individuo forma parte (Liang et al., 2011). De la misma manera, las actividades de intercambio de información, como calificaciones, reseñas, referencias, recomendaciones boca-a-boca electrónico (electronic Word-of-Mouth: e-WoM), etcétera, sobre los servicios posventa de otros, antes de comprar a través de las plataformas sociales en línea reduce la incertidumbre de los consumidores hacia los comerciantes (Jianga et al., 2019) y permiten que el consumidor tome más y mejores decisiones de compra. Si se realiza esa combinación empresa-cliente, las reseñas de productos/servicios que ofrecen la posibilidad de interactuar con este antes de adquirirlo, poseen un efecto positivo en los comportamientos de compra de los consumidores y aumentan las intenciones de compra (Maria y Finotto, 2008).
De tal suerte, la búsqueda y compartición de información por parte de los usuarios de las redes sociales mantiene un efecto directo y positivo en la intención de adquirir esos productos o servicios (Hajli et al., 2017) con cierto nivel de confianza, para crear un círculo virtuoso en los consumidores y desafiar a las empresas a mejorar sus procesos de compra-venta y la calidad de lo que ofertan al mercado.
Calidad de la información
La calidad de la información se refiere a la percepción subjetiva de los consumidores con base en su experiencia, o la de otros consumidores, acerca de los atributos o aptitudes destacadas de un producto o servicio, en la que esta calidad debe ser precisa, oportuna y útil. Cheung et al. (2012) concluyen que la información con calidad es una influencia importante en la confianza de los consumidores en el e-WoM. La calidad de la información (contenido, expresión y utilidad) también afecta la adopción de la información en las plataformas de comercio social por medio del diagnóstico percibido y su credibilidad (Jiang et al., 2021), así como influye en la participación, el compromiso y la intención de compra del consumidor (Bugshan & Attar, 2020).
La calidad de la información es esencial como parte de la confianza en el comercio social o sitio web (Zhao et al., 2020; Cheng et al., 2019), ya que la confianza de los consumidores en los negocios en línea se acrecienta si la cuenta oficial proporciona información actualizada, precisa, relevante y original, generando así que los seguidores confíen plenamente (Chena et al., 2019) y con un efecto significativo en las intenciones de compra (Jianga et al., 2019), al ser una señal benéfica a la confianza de los clientes en la tienda en línea. De igual forma, las decisiones de compra se ven influenciadas por la calidad de la información de los productos o los servicios proporcionados en un sitio web de comercio electrónico (Huang & Benyoucef, 2017), es por ello que la información de alta calidad cuenta con poder persuasivo, genera interés del consumidor en los productos revisados, confianza en la información y la creencia que puede tomar una decisión de compra satisfactoria sobre la base de la información proporcionada (McCroskey et al., 2006).
Indudablemente la calidad de la información se ha vuelto un factor primordial en la investigación científica, pero más aún en la práctica, ya que los consumidores actuales cuentan con muchos más datos que en años pasados, por lo que son conocedores de las características y cualidades de los productos o servicios que pretenden adquirir en el mercado.
Facilidad de uso
Davis (1989) define la facilidad de uso como el grado en que una persona cree que usar los sistemas de información o tecnología, está libre de esfuerzo mental. Para esta investigación, la facilidad de uso refleja el grado de no complejidad y sin esfuerzo cuando se opera alguna plataforma de comercio social en internet, ya que la simplicidad de usar la tecnología y las diversas formas de pago en línea crean una tendencia al alza de comprar electrónicamente; es decir, el navegar fácilmente por varias funciones y características del sitio web anima a las personas a utilizarlo para recopilar información, comunicarse o colaborar (Lal, 2017).
La facilidad de uso es un elemento importante que influye significativamente en las intenciones de confianza y uso continuo del comercio social (Sembada & Koay, 2021), además de ser un factor fundamental para que los consumidores consideren utilizar las herramientas informáticas, en este caso, las páginas web de comercio social. Se ha encontrado que es un elemento significativo en una primera instancia para la intención de uso y utilidad percibida (Hansen et al., 2018) que conlleva a la intención de compra (Sembada & Koay, 2021). Caso contrario a lo encontrado por Brusch y Rappel (2020), quienes determinaron explícitamente que la facilidad de uso no influye en la intención de uso.
De la misma manera, los estudios empíricos del Modelo de Aceptación Tecnológica revelan que la facilidad de uso percibida posee un efecto significativo en la aceptación de la tecnología por parte del usuario (Ben-Yahia et al., 2018), lo que trae consigo la importancia de contar con aplicaciones diseñadas para los usuarios finales, quienes van a decidir el éxito o fracaso de una herramienta tecnológica o incluso en la sobrevivencia de las propias empresas.
Confianza
Chen y Dhillon (2003) interpretaron la confianza en términos de la capacidad de una empresa para cumplir las promesas que hacen a sus clientes, su tendencia a actuar de manera confiable, ética, consistente y su capacidad para proteger el interés y el bienestar de sus clientes. Desafortunadamente, Leong et al. (2020) establecen que los consumidores de comercio social no pueden observar las expresiones faciales, las no verbales, ni el lenguaje corporal, volviéndose una tarea difícil para generar confianza con esta tecnología.
La confianza en la cuenta oficial de una empresa también mantiene un efecto directo sobre la urgencia de comprar impulsivamente y es más probable que se vean afectados por las publicaciones de recomendación y desarrollen la necesidad de comprar el producto sugerido por la cuenta oficial (Chena et al., 2019), ya que la confianza influye secuencialmente sus intenciones de compra al ser afectada por la calidad de los comentarios de la plataforma (Mao et al., 2020). En este sentido, la tendencia de confianza de los usuarios juega un papel preponderante en el comportamiento de aceptación y recomendación de productos y servicios (Tang et al., 2019).
Asimismo, la garantía de privacidad institucional aumenta la confianza de los consumidores hacia los sitios web de comercio social y, en consecuencia, la intención de compra y el comportamiento de compra real (Wang & Herrando, 2019). No obstante que la confianza se ha estudiado ampliamente, no se dispone con suficiente investigación sobre la privacidad, en el entendido que la confianza es creencia en la veracidad, la capacidad y la confiabilidad tanto de las partes minoristas como de los comentarios de los usuarios, se asume de ser la principal causa de por qué los consumidores se abstienen de realizar compras electrónicas (Hajli et al., 2017).
Por ello, la confianza es una consideración importante en la toma de decisiones del consumidor al ser un componente mediador en la evaluación del impacto de las actividades de intercambio de información del comercio social en el comportamiento del consumidor, especialmente en el proceso de toma de decisiones (Hansen et al., 2018) y las intenciones de compra (Zhao et al., 2020). Ahora bien, la mayoría de los sistemas comerciales basados en la confianza y la reputación, como Amazon o eBay, utilizan casi exclusivamente los comentarios explícitos de otros usuarios después de una interacción (Hendrikx et al., 2015).
Lo antes descrito es una clara manifestación que la confianza es un punto neurálgico en las empresas, sin embargo, es preciso distinguir la confianza en la tecnología, en la organización y en los comentarios, recomendaciones y calificaciones que otros consumidores describen cuando realizan sus compras, por lo que es necesario no descuidar esta situación, al contar hoy en día con un consumidor con más información y mejor orientado cuando realiza sus compras por medio de internet.
Para lo anterior, se presentan las hipótesis de trabajo a comprobar:
H1. El contar con recomendaciones y calificaciones en las redes sociales compartidas por otros compradores genera confianza en los consumidores en internet.
H2. La calidad de la información de las redes sociales alienta a crear confianza en los consumidores que basan sus compras en internet.
H3. La facilidad de uso de la tecnología de redes sociales permite forjar una mayor confianza en los consumidores.
Intención de compra
La intención de compra para esta investigación se refiere al deseo de los consumidores de realizar compras en línea a través de internet o plataformas sociales, considerando que los consumidores tanto online como offline utilizan estas herramientas como fuente de información para ayudarles a comprar; consecuentemente, el intercambio de conocimientos posee un impacto en la intención de compra porque las personas pueden tomar decisiones mejor analizadas (Ghahtarani et al., 2020).
Si a esto se le une el cambio global y en especial el tecnológico que se está viviendo, la mayoría de las transacciones se pagan en línea, fomentando el comercio social por las ventajas que trae consigo, en donde los influencers pueden motivar al consumidor a realizar una compra similar (Hu et al., 2019) y, con ello, incidir en el nuevo mercado de jóvenes, sobre todo porque las decisiones de compra de más de las tres cuartas partes de los clientes online están influenciadas por las opiniones de otros clientes (Casaló et al., 2015). En otras palabras, son esenciales las recomendaciones y calificaciones sociales que realizan otros consumidores con base en una experiencia real de compra en esa plataforma en particular para crear una mayor intención de adquirir productos o servicios.
La revisión de la literatura proporciona evidencia de los estudios realizados para comprender la relación entre el comercio social y la intención de compra del cliente, en la cual la experiencia de flujo del uso del sitio de red social para comprar, la facilidad de su uso percibida y la utilidad percibida de la información compartida, ejercen efectos positivos y significativos en la intención del consumidor de comprar (Hyun et al., 2022). En este sentido, los consumidores aún considerarán si las revisiones en línea de las redes sociales pueden ayudarlos a tomar una decisión de compra y si el nivel de información percibido es integral y el valor de la información es efectivo (Jiang et al., 2021). Esta posibilidad inherente a las redes sociales afecta a las ventas de una empresa.
De esta manera, PowerReviews (2018) indicó que 97% de los consumidores consideran las reseñas de productos antes de tomar decisiones de compra, para lo cual, 85% de ellos se centra en las reseñas negativas, en el entendido que las personas tienden a prestar más atención y darle más peso a la información negativa que a la neutral y positiva (Van Nguyen et al., 2020), incluso las páginas de fans de la marca en Facebook manifiestan que las influencias sociales cuentan con un mayor impacto en la intención de compra social del consumidor que la calidad de la información percibida (Fu et al., 2020). Al final, estudios previos confirman el efecto positivo de la confianza de los consumidores en los vendedores en línea sobre sus intenciones de compra (Jianga et al., 2019).
Se pueden describir muchas bondades de las redes sociales; sin embargo, existen valoraciones cognitivas y afectivas que son los principales predictores de la intención de compra (Chen et al., 2017). Desafortunadamente, la mayoría de los estudios previos simplemente han establecido una asociación entre el número de Me gusta y las ventas (Lee et al., 2015), sin proporcionar ninguna evidencia sobre los efectos causales de los Me gusta en los resultados como comprar o recomendar un producto de comercio social (Bhattacharyyaa & Bose, 2020).
La fuerza de la influencia revela que la sola presencia de Me gusta no es suficiente para impactar en la toma de decisiones del consumidor, cuando es conocido que ellos perciben beneficios funcionales, experienciales, símbolos y compromisos cuando usan una red social que los llevará a comprar e involucrarse más con un boca-a-boca electrónico positivo (Ryu & Park, 2020), pero es puntual señalar que la navegación de comercio electrónico y la intensidad de uso tienen efectos directos en la necesidad de comprar (Leong et al., 2018).
Para lo anterior, se presenta su hipótesis de trabajo:
H4. La confianza de los consumidores generadas por las redes sociales en el comercio social es un factor primordial en su intención de comprar por internet.
Método
El comercio social es una herramienta que inició su potencial a principios del tercer milenio y es un modelo de negocios que ha beneficiado a las empresas pero principalmente a los consumidores, considerando que en México (donde toma lugar este estudio), en 2021 eran 84.4 millones de usuarios de redes sociales y se espera que en 2023 se alcancen los 90 millones (Statista Research Department, 2022).
Esta investigación posee una perspectiva centrada en el consumidor y no en las empresas, ni en el software utilizado y, mucho menos, en el hardware. Toma como base constructos del Modelo de Aceptación Tecnológica (TAM) y esencialmente la Teoría de Redes Sociales, para lo cual los sujetos de investigación son aquellas personas que realizan sus compras por internet (no obstante, sean esporádicas) y, para ello, hacen uso de las recomendaciones y calificaciones de las redes sociales, pero también atienden los comentarios vertidos en las páginas web de los vendedores.
A fin de alcanzar el objetivo se ha hecho una revisión de literatura que es la base para la operacionalización de las variables. En la tabla 1 se muestran los constructos convertidos en variables, sus atributos con los que se han operacionalizado y el sustento teórico que da soporte tanto a ítems como a variables.
Tabla 1 Operacionalización de las variables de estudio
| Constructo / Variable: atributos | Sustento teórico |
|---|---|
| Compartición de información con las redes sociales: adquisición de información, uso de recomendaciones, uso de calificaciones y confianza en comentarios | Hajli et al. (2017) |
| Calidad de la información: relevante, exacta, oportuna, confiable y actualizada | Zhao et al. (2020) Chena et al. (2019) |
| Facilidad de uso: operaciones claras, fácil entendimiento, poco esfuerzo mental, volverse hábil y presentación amigable | Hyun et al. (2022) Lal (2017) |
| Confianza: en recomendaciones y calificaciones, cumplimiento de promesas, seguridad y buenas intenciones de comentarios de las personas | Sembada & Koay (2021) Wang y Herrando (2019) |
| Intención de compra: compra continua por internet, experiencias de otras personas, compra por recomendación, respuestas de vendedores | Ghahtarani et al. (2020) Cheng et al. (2019) Fu et al. (2020) |
Fuente: elaboración propia.
El cuestionario se diseñó con base en las variables descritas anteriormente. En primera instancia se obtuvieron los ítems de investigaciones previamente realizadas, por lo que fueron obtenidos del idioma inglés. Con el fin de mantener la precisión de las escalas originales, el cuestionario fue traducido al español por un servicio profesional y, con ello, se realizaron las adecuaciones pertinentes. Se utilizó la escala de Likert de 5 puntos (1= muy en desacuerdo, 2= en desacuerdo, 3= neutral, 4= de acuerdo y 5= muy de acuerdo), debido a que los consumidores son de diferente edad, con un nivel académico diverso y conocimiento cultural/tecnológico disperso.
El cuestionario además fue evaluado por tres investigadores del área de las tecnologías de la información y cinco consumidores frecuentes (dos en papel y tres en línea con la aplicación Formularios de Google) de compras hechas por internet, quienes consideraron las recomendaciones y calificaciones de las redes sociales. Acto seguido fue la realización de un estudio piloto a 29 consumidores de información de las redes sociales con el propósito de evaluar el instrumento de recolección de datos relativo a la comprensión de ítems, sencillez, redacción clara y adecuada, así como el tiempo de respuesta necesario.
La retroalimentación consistió en la eliminación de un ítem y la readecuación de cuatro. Finalmente, la variable compartición de información cuenta con tres ítems, calidad de la información con tres, facilidad de uso posee cuatro, confianza cuenta con tres e intención de compra tiene cuatro ítems. Todos los ítems son considerados reflectivos con el fin de realizar el análisis con mínimos cuadrados parciales (Partial Least Squares - PLS).
El cuestionario final fue aplicado a consumidores con experiencia en compras en línea a través de páginas web de los negocios y por redes sociales como Facebook, YouTube, WhatsApp, Instagram, TikTok, X (antes Twitter), fórums online, entre otros, en el estado mexicano de Tamaulipas, ubicado al noreste del país. Desafortunadamente, no existen datos oficiales acerca del número de consumidores bajo el esquema de redes sociales, por lo que su administración fue por medio de la herramienta Formulario de Google, bajo una muestra a conveniencia y bola de nieve en el mes de marzo de 2023. Se enviaron un poco más de 900 invitaciones a contactos personales en WhatsApp y Facebook en las principales ciudades del Estado.
En este proceso se les hizo saber a los consumidores que su información era estrictamente confidencial y exclusiva para fines académicos. Finalmente, se obtuvieron 189 cuestionarios (aproximadamente 20% de los cuestionarios enviados), ahí se eliminaron siete: dos por estar incompletos y cinco porque los consumidores nunca habían hecho una compra en comercio social. Bajo estas premisas se cuenta con 182 cuestionarios válidos, aplicados en las ciudades de Laredo (21%), Reynosa (23%), Ciudad Victoria (30%) y Tampico (26%).
Finalmente, se describieron las variables generales del estudio, para posteriormente llevar a cabo el análisis inferencial con el uso del software SmartPLS v4 (Ringle et al., 2022) y la aplicación de 5 000 submuestras como un proceso de validación interna del software y que forma parte de los requerimientos para la comprobación de las hipótesis propuestas a través de la generación de los índices de cargas factoriales de los ítems, coeficientes path estandarizados ((), varianza explicada (R2), p-value, alfa de Cronbach, Varianza Extraída Media (AVE), entre otros.
Resultados
Con base en la aplicación del instrumento definido para esta investigación y, con ello, la obtención de 182 cuestionarios completos, su interpretación indica que los consumidores en línea en su mayoría son mujeres (63%) y 37% son hombres, mostrando un elemento claro de recomendación para mercadotecnia y las ventas del comercio social. En cuanto a su edad, en su mayoría son jóvenes (65%) entre 21 y 30 años, seguido por los adolescentes (14%) menores de 20 años. Posteriormente, la generación de adultos jóvenes (31 a 40 años) con el 12%, los adultos de 41 a 50 años con 4% y, al final, 51 años o más con 5% de ser consumidores habituales del comercio social.
En relación con la frecuencia de uso del comercio social, en su mayoría (57%) son consumidores ocasionales que solamente lo usan cuando requieren algún producto (como equipos electrónicos, ropa, videojuegos, enseres domésticos, etcétera) o servicio (como renta de habitación, compra de comida, vuelos, taxis, entre otros). El siguiente factor es el de uso frecuente con 35%, es decir, consumidores potenciales que pueden crecer en cuanto a ser clientes habituales, sumando que 6% siempre usa esta plataforma electrónica para sus compras y que muchas veces (2%) lo hacen de forma habitual.
El análisis de inferencia se realiza con SmartPLS, que de acuerdo con Hair et al. (2019), es útil para proyectos que involucran las tecnologías de información a través de dos etapas de valoración: a) modelo de medida y b) modelo estructural.
Validación del modelo de medida
Confiabilidad de ítems: proporciona una estimación de la fiabilidad con respecto a las intercorrelaciones (Hair et al., 2019), es evaluado con las cargas que deben ser mayor a 0.708 (Ringle et al., 2023), es decir, 50% de explicación de la varianza. En total son 17 ítems reflectivos que muestran valores permitidos y listos para analizarse (ver tabla 2, columna 1). La retroalimentación consistió en la eliminación de cinco ítems (comp1, CI4, CI5, FU1 y Conf3) al no alcanzar la carga mínima necesaria.
Tabla 2 Confiabilidad de ítems y variables
| Variable: ítems con cargas factoriales | R2 | Alfa de Cronbach | rho_A | Confiabilidad compuesta | AVE |
|---|---|---|---|---|---|
|
|
No aplica | 0.764 | 0.795 | 0.862 | 0.676 |
|
|
No aplica | 0.729 | 0.736 | 0.846 | 0.648 |
|
|
No aplica | 0.770 | 0.784 | 0.850 | 0.586 |
|
|
0.462 | 0.792 | 0.804 | 0.878 | 0.706 |
|
|
0.316 | 0.832 | 0.837 | 0.888 | 0.666 |
Fuente: elaboración propia.
Confiabilidad compuesta: evaluada con dos estadísticos, el alfa de Cronbach (> 0.700) y de Fornell y Larcker (1981) (> 0.707). La tabla 2, columnas 3 y 5, manifiestan los valores requeridos (van de 0.729 hasta 0.888).
Validación convergente: es el grado en que una medida correlaciona positivamente con medidas alternativas del mismo constructo (Hair et al., 2019). Para llevar a cabo esta valoración es por medio de AVE, que requiere un valor mínimo de 0.500, es decir, el 50% de su varianza se debe a los ítems que la están midiendo (Ringle et al., 2023). En la tabla 2, columna 6 se indican los datos obtenidos con SmartPLS y todas las variables superan los requerimientos. Asimismo, se ejecutó el remuestreo (bootstrapping) con 5 000 subejemplos para generar t-statistic y p-values que conducirán a la aceptación o rechazo de las hipótesis propuestas.
Validación discriminante: informa el grado en que un constructo es diferente a otro dentro del modelo de investigación. Para esta valoración, se ha utilizado el estadístico HTMT. Ringle et al. (2023) manifiestan que se requiere un valor no mayor a 0.85 en cada dato: la tabla 3 muestra lo obtenido, todos cumplen con este requerimiento. De la misma manera, rho_A supera los mínimos recomendables de 0.7 (ver tabla 2, columna 4).
Tabla 3 Validez discriminante con Heterotrait-Monotrait Ratio (HTMT)
| CI | Comp | Conf | FU | IntC | |
|---|---|---|---|---|---|
| Calidad de la información (CI) | |||||
| Compartición de información (Comp) | 0.794 | ||||
| Confianza (Conf) | 0.792 | 0.632 | |||
| Facilidad de uso (FU) | 0.673 | 0.512 | 0.685 | ||
| Intención de compra (IntC) | 0.681 | 0.570 | 0.684 | 0.719 |
Fuente: elaboración propia.
Asimismo, se utilizó el factor de inflación de varianza (VIF) para identificar problemas de multicolinealidad. Los valores para cada ítem no superan el 3 del VIF máximo permitido (Ringle et al., 2023), mostrando la solidez y validación de las variables independientes, sus datos oscilan entre 1.389 y 2.144, lo que indica que la multicolinealidad no fue un problema en este estudio.
Validación del modelo estructural
Esta evaluación se realiza por medio de dos índices:
Coeficientes path estandarizados ((), en el nomograma de PLS se identifican por las relaciones de las variables (dependientes e independientes) en el modelo interno. Chin (1998) determina que ( debe alcanzar por lo menos 0.2, y lo recomendable es que sea superior a 0.3.
Varianza explicada (R2) es un determinante de la predictibilidad de las variables independientes. El investigador anterior manifiesta que un valor igual o superior a 0.67 genera un efecto sustancial, el 0.33 moderado y el 0.19 su determinación es débil.
Además de los índices anteriores para el análisis inferencial se considera el p-value que debe ser menor a 0.05 (p < 0.05), el t-statistic que necesita para el remuestreo de 5 000, un valor superior a 1.65 (Hair et al., 2019). En la tabla 4 se puede apreciar que los requerimientos mínimos son superados en esta investigación. Esta misma tabla muestra un resumen de las cuatro hipótesis definidas para comprobar, sustentadas teóricamente y evaluadas empíricamente; asimismo, en la figura 1 se aprecia gráficamente el modelo de investigación evaluado, incluyendo cada uno de los ítems (con carga factorial) que conforman las variables.
Tabla 4 Resultados inferenciales con SmartPLS
| Hipótesis | Coeficiente Path (() | T-statistic | Sig. | Comentario |
|---|---|---|---|---|
| H1. Compartición de la información ( Confianza | 0.174 ** | 2.601 | 0.009 | Aceptada |
| H2. Calidad de la información ( Confianza | 0.343 *** | 4.431 | 0.000 | Aceptada |
| H3. Facilidad de uso ( Confianza | 0.297 *** | 3.529 | 0.000 | Aceptada |
| H4. Confianza ( Intención de compra | 0.562 *** | 9.781 | 0.000 | Aceptada |
Fuente: elaboración propia.
Al analizar los hallazgos obtenidos con SmartPLS v4, en cuanto a la evaluación del comercio social, enfocado en la confianza e intención de compra de los consumidores, a continuación se analizan las aportaciones para cada hipótesis en particular, considerando los datos de las tablas anteriores.
La hipótesis 1 (H1), no obstante cuenta con un coeficiente path estandarizado de 0.174, que es bajo conforme a los estándares permitidos, cuenta con un t-statistic de 2.601 y una significancia de p-value < 0.001, por ello, esta hipótesis se acepta debido también al ser una variable relativamente nueva (compartición de información en las redes sociales), por tal motivo el hecho de obtener información del comercio social, hacer uso de las recomendaciones y calificaciones, permite que los consumidores obtengan esa confianza en la tecnología, pensando siempre en las buenas intenciones de compartir de los consumidores en internet.
Desde el punto de vista mercadológico, Ibrahim y Aljarah (2018) determinaron que esa información es generadora de confianza en los consumidores y, al igual que cuando se tiene credibilidad de la fuente, se crea mayor confianza (Cheung et al., 2012); sin embargo, Beyari y Abareshi (2019) encontraron que esa comunicación, a largo plazo, tiene un impacto negativo tanto en la confianza como en la influencia social, a ello se une el trabajo de Leong et al. (2019), quienes determinaron que el uso de esa información no se ve favorecido en la confianza al no tomar en cuenta la parte sensorial de las personas cuando hacen compras por internet.
Para la H2, de igual manera es aceptada, al cumplir con los valores mínimos requeridos en sus índices estadísticos (( = 0.343, Sig. = 0.009 y p-value < 0.01), es decir, el consumidor cuando percibe que la información que recolecta en las redes sociales es exacta, relevante, oportuna, confiable y actualizada, la toma como un medio eficiente para generar la confianza en los vendedores y en el proceso de compra de productos/servicios por internet. Estos resultados concuerdan con los de Zhao et al. (2020) y Beyari y Abareshi (2019), quienes determinan que la calidad de la información puede aumentar la credibilidad de los resultados de la búsqueda de información, además de mejorar la influencia social del comercio electrónico social.
En cuanto a la H3, no obstante que el consumidor actual cuenta con más información y es más hábil en el manejo de la tecnología, cuando percibe que esta herramienta tecnológica mantiene operaciones sencillas, de fácil entendimiento y no exige algún esfuerzo mental adicional, le permite confiar en las operaciones mercantiles que realiza en el comercio social, toda vez que sus índices estadísticos cumplen con los requerimientos mínimos necesarios (( = 0.297, Sig. = 0.000 y p-value < 0.001). Estos resultados son similares a los de Ben-Yahia et al. (2018) y Sembada y Koay (2021), que muestran que la facilidad de uso aumenta la intención del comercio social considerando la confianza en el vendedor.
Para la H4 se obtuvo un coeficiente path estandarizado de 0.562, un t-statistic de 9.781 y p-value <0.000, lo que permite aceptar categóricamente esta hipótesis, además, es la relación más fuerte en el modelo de investigación que lo explica en 31.6% y se convierte en el predictor más importante en la intención de compra. Estos hallazgos concuerdan con los de Mao et al. (2020), quienes estudiaron en plataformas de viajeros a la confianza y encuentran que esta variable es un factor importante en la intención de compra y, además, mediado por el riesgo percibido.
De la misma manera, Hu et al. (2019) manifiestan que la experiencia y la confiabilidad poseen una influencia social en el consumidor para su intención de compra, también Wang y Herrando (2019) en su trabajo en una universidad, encontraron a esta relación como positiva, sin embargo, influida por la privacidad de la información. En otras palabras, cuando el consumidor cree en las recomendaciones, las calificaciones, las promesas vertidas y las buenas intenciones de otros usuarios del comercio social, genera un ambiente en el cual tiene la idea de seguir en las redes sociales e internet tomando en cuenta las recomendaciones leídas y las respuestas de los vendedores en las páginas web de comercio social.
Conclusiones
Las tecnologías Web 2.0, el comercio electrónico y las redes sociales son propulsores del nuevo modelo de negocios administrado como comercio social por los avances suscitados en la innovación tecnológica entre los vendedores y lo consumidores por internet; en consecuencia, es requisito que los negocios se adapten al rol marcado por la tecnología de una manera global, con consumidores más informados, ya que como la teoría de las redes sociales lo manifiesta, el intercambio de información ha empoderado a los usuarios.
Esta innovación ha creado un nuevo valor en los negocios, donde el comercio social se ha vuelto una parte medular en las economías modernas, acelerado por la contingencia de covid-19, y que ha venido a revolucionar las operaciones financieras alrededor del mundo, aunado al cambio de paradigma de negocios, en el cual el consumidor es el protagonista para todo tipo de organización; por lo tanto, es en el consumidor donde se enfocarán las actividades empresariales porque es quien, al final, dictará el éxito o fracaso de una organización a través de su poder de compra, tomando en cuenta la información a la que puede acceder.
Sin duda, una nueva ventana tecnológica se abrió para el mundo y, con ello, su exploración con investigación científica, por lo que el objetivo de este estudio ha sido determinar el impacto de la información (compartición y calidad) y la facilidad de utilización cuando un consumidor hace uso del comercio social por medio de las redes sociales y páginas web de comercios y cómo influye en los consumidores como un factor preciso en su intención de compra por internet.
Los resultados manifiestan contundentemente la importancia que le dan los consumidores a las recomendaciones y calificaciones que se encuentran en las redes sociales junto a las propias páginas web de venta, lo que influye en la confianza para su intención de compra y permite crear un círculo virtuoso entre consumidores sociales y negocios, en el cual todos salen ganando, propiciando además temas de investigación, fundamentos para los consultores mercadólogos y elementos esenciales para los practicantes del comercio social y las ventas por internet.
Es preciso señalar que la confianza conformada por el boom de información y de facilidad de uso de las herramientas tecnológicas de las redes sociales, es el principal predictor para los consumidores ante la intención de compra, ya que estos cuentan con las referencias sociales y comerciales básicas para tomar una decisión de compra o rechazar un producto/servicio en determinado punto dentro de internet. A ello se agrega la imposibilidad de los consumidores de sentir y tocar lo que desea adquirir, además, las empresas en las economías emergentes tienen un doble reto al unírsele la problemática de la cultura e infraestructura informática de cada país, por lo que el riesgo por el momento juega un papel crucial para crecer en forma armoniosa en las ventas en línea.
Las redes sociales e internet alientan a los consumidores a participar activamente en el comercio social, realizando compras o comentando experiencias en foros, comunidades en línea y en las propias redes sociales. Esta situación empodera a los consumidores y de esta manera genera una comunión entre consumidor y empresa, ante el deseo de compra por medio de internet, para así obligar al sector empresarial a invertir y cubrir las necesidades de los clientes, quienes pueden desarrollar líneas futuras de investigación que incluyan planeación estratégica, mercadotecnia enfocada, toma de decisiones, redes sociales, riesgos, entre otras.
