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INTRODUCCIÓN
El Word-of-Mouth por medios electrónicos (eWOM, por sus siglas en inglés) es uno de los principales elementos estudiados del comportamiento del consumidor en los últimos años. Henning-Thurau y otros (2004: 39) definieron eWOM como cualquier comentario positivo o negativo realizado por un consumidor acerca de un producto o servicio, y que se hace disponible a múltiples personas vía internet (Hennig-Thurau et al., 2004).
El eWOM con tendencia positiva ha demostrado aumentar las ventas en línea de productos y servicios (Chevalier & Mayzlin, 2004). El consumidor confía más y más en los comentarios volcados en internet por extraños, que en las propias marcas (Balakrishnan et al., 2014), dando como resultado un aumento en este tipo de comunicaciones sobre los otros medios tradicionales (Brem & Bilgram, 2015).
No sorprende que cada día, más y más empresas incrementen su presupuesto para generar y manejar el proceso del eWOM. El aumento de esta práctica ha resultado en un crecimiento sostenido de investigaciones enfocadas en el tema, principalmente en cómo afecta en el proceso de la toma de decisiones del consumidor. Es imperativo realizar un análisis de las tendencias teóricas y los tipos de variables identifcadas.
Se hizo una revisión de la literatura científica relacionada con el tema, correspondiente a la década pasada (Cheng & Zhou, 2010; Glasgow et al., 2017; Yang, Wang & Lai, 2014; You, Vadakkepatt, & Joshi, 2015). Cada uno de estos trabajos se enfocó en diversos tipos de productos o servicios, aumentado el conocimiento del eWOM. Debido al rápido crecimiento de este fenómeno, es necesaria una actualización sobre los avances realizados en estos últimos años.
Este estudio es un análisis bibliométrico realizado con artículos incluidos en la base de datos SCOPUS (Elsevier, 2019), que contiene 18 mil artículos aproximadamente de más de cinco mil editores internacionales, incluyendo la cobertura de 16,500 revistas arbitradas por pares en las áreas de ciencia, tecnología, medicina y ciencias sociales, incluyendo artes y humanidades (Elsevier, 2019). El análisis biblométrico se realizó con base al cierre de la base para 2019, abarcando un periodo de publicación sobre el tema de una década.
El análisis bibliométrico se basa en los valores cuantificables de la producción científica y tanto en el uso como en la consulta de la producción científica. Todo ello referiro a los autores principales de estas publicaciones y a sus colaboradores y coautores (Ardanuy & Rey, 2009).
En este trabajo se determina como revista científica al medio especializado donde la investigación, una vez realizada, puede publicarse (Fagerberg, Fosaas & Sapprasert, 2012).
Los resultados de la revista científica pueden evaluarse utilizando dos métodos: por pares (peer review) y a posteriori, que valora la publicación cuando se tienen resultados (Portugal et al., 2016). Existe un sistema de relaciones que se establecen entre los documentos de una misma disciplina y la producción científica. Estas relaciones se manifiestan entre los autores mediante las citas y a través de enlaces en la web. De forma que, si un documento es mencionado por un autor, se supone que hay relaciones entre el documento que redacta y el que cita o enlaza. Estos enlaces son usados para estudiar estas relaciones (Yang et al., 2014).
ANTECEDENTES DEL eWOM
Word-of-Mouth electrónico (eWOM) es un término relativamente nuevo que se acuñó en 2004 por Henning-Thurau, pero el Word-of-Mouth (WOM) se ha utilizado y estudiado desde 1969, con James Engel y otros (1969) como principales exponentes. Engel y otros (1969) descubrieron que el mejor vendedor de una marca es un cliente satisfecho, porque se siente motivado a decir algo a otra persona sobre su compra. También encontraron que los consumidores buscan persuadir o disuadir (dependiendo si la experiencia fue positiva o negativa) sobre su decisión de compra sobre otros clientes potenciales (Engel et al., 1969).
El poder del WOM radica en que es una parte importante en la toma de decisiones del consumidor. El WOM evolucionó como fenómeno y ahora existe su versión electrónica: el eWOM. Todas las bondades y características del WOM se han heredado al eWOM. El eWOM ha sido adoptado por los consumidores a la hora de informarse para tomar su decisión de compra (Zhang et al., 2014). Finalmente, comparado con el WOM tradicional, el eWOM es más influyente por su bajo costo y su alta velocidad (Yen & Tang, 2015). Pero no todo sobre el eWOM es aumento en ventas y positivo, si los comentarios son negativos pueden dañar a la empresa. Además, se ha probado que no siempre los comentarios positivos afectan directamente a las ventas (Chevalier & Mayzlin, 2004).
En 2006 Gruen, Osmonbekov y Czaplewski (2006) demostraron que incluso, esos mismos clientes que colocaban y creaban el eWOM, no todo el tiempo tenían intención de recompra del producto o servicio comentado (Gruen, Osmonbekov & Czaplewski, 2006). A pesar de lo anterior, el eWOM es una de las más importantes fuentes de información que influencia a los consumidores en la evaluación de productos (Fujimoto, 2012). Esto implica que los mercadólogos utilizan más el eWOM en las comunicaciones de marketing. Así como incrementan su uso en las redes sociales, en las que también el eWOM de los compradores en línea motiva a comprar, siempre y cuando los mensajes sean realizados con actitud positiva (Kim et al., 2016).
METODOLOGÍA
La presente investigación utilizó la bibliometría como método, que es una disciplina científica basada en comportamientos estadísticos en el tiempo, relacionados con la productividad de los autores de artículos científicos. Este método utiliza diferentes indicadores que miden cuantitativamente las diversas características bibliográficas del grupo de artículos estudiados y las relaciones creadas entre las mismas (Ardanuy & Rey, 2009). Este estudio se basa en los datos de SCOPUS (Elsevier, 2019) en cinco fases propuestas por Glasgow y otros (2017):
FASE 1. Establecer los objetivos de investigación.
FASE 2. Definición de los límites conceptuales
FASE 3. Establecer los criterios de inclusión.
FASE 4. Límites de búsqueda, Palabras clave para búsqueda y el Período cubierto.
FASE 5. Criterio de exclusión.
En la Tabla 1, se muestran los resultados de las cinco fases aplicadas a este estudio. Los artículos analizados se tomaron el 18 de mayo del 2019 de la base de datos SCOPUS. Se obtuvo una base de datos que arrojó de inicio 73 documentos en total, incluida toda la literatura gris: 53 artículos, 15 conferencias, 5 reseñas, 1 capítulo de libro y 1 artículo en prensa (artículo blanco), abarcando el periodo de 2009 al 2019. Se aplicaron los criterios de exclusión y finalmente se trabajó con 53 artículos en inglés. La búsqueda se realizó con los términos en el idioma inglés (eWOM + decisión-making), debido a que en español existen muy pocos o casi ningún artículo con los dos temas en conjunto (Elsevier, 2019).
Tabla 1 Resumen de las fases y el proceso de investigación
| Período cubierto | Límites de búsqueda | Palabras clave | Criterios de Exclusión |
| 2009-2019 | SCOPUS | eWOM Decisionmaking | -Remover todos los artículos fuera del período cubierto. -Remover literatura gris (conferencias, libros, artículos blancos, etc.) -Remover artículos publicados en otros idiomas excepto inglés. -Remover estudios duplicados |
Fuente: Glasgow y otros (2017).
DISCUSIÓN DE RESULTADOS
Los resultados están basados en los 53 artículos finales identificados para su análisis. El objetivo de presentar los resultados descriptivos es para mapear el desarrollo del área de investigación en términos de la frecuencia de publicaciones y sus citaciones, las revistas y la dispersión geográfica. La búsqueda de la literatura reveló que no existen publicaciones que relacionen el eWOM con la toma de decisiones del consumidor, anteriores al 2009. Por esto se seleccionó este año como inicio del estudio, terminando en el año actual de la realización de esta bibliometría: 2019. A continuación, se muestran los diversos resultados encontrados dentro de los principales indicadores bibliométricos utilizados.
Dimensiones e indicadores
En la Tabla 2 se muestran las principales dimensiones e indicadores del eWOM como se ha estudiado hasta el momento, dividiendo el eWOM en tres principales partes: la fuente (quién emite el comentario), el comentario en sí o eWOM, y el tercero el receptor (quién recibe el comentario). Así como los indicadores con los que se han medido hasta hoy día.
Tabla 2 Principales dimensiones e indicadores del eWOM
| DIMENSION | INDICADOR | AUTORES |
|---|---|---|
| FUENTE | Antecedentes | King, Racherla y Bush (2014) |
| Credibilidad | Pan y Chiou (2011). | |
| Experiencia de compra | Ashman, Solomon y Wolny (2015). | |
| WOM (comentario) | Valencia de información | Ladhari y Michaud (2015); Tsao, Hsieh, Shih y Lin (2015); López y Sicilia (2014). |
| Calidad de información | Riquelme, Román y Iacobucci (2016). | |
| Consistencia de la información | Xie, Miao, Kuo y Lee (2011); Spaulding (2010). | |
| Canal de la información | Baker, Donthu y Kumar (2016). | |
| Volumen | Wu y Wu, (2016); López y Sicilia (2014). | |
| RECEPTOR | Experiencia | King y otros, (2014). |
| Propenso a creer | Homburg, Ehm y Artz (2015). | |
| Intención de compra | Ashman y otros (2015); Craig, Greene y Versaci (2015); Alhidari, Iyer y Paswan (2015) |
Fuente: Elaboracion propia
Tendencia de crecimiento de publicaciones
De acuerdo con los resultados obtenidos, la relación eWOM y decision-making, tuvo una tendencia creciente hasta el 2017, a partir del 2018 decreció. Los años con más contribuciones son 2017 (n=10), 2015 (n=9) y 2016 (n=8).
Autores y su colaboración
Entre los autores que han escrito sobre el tema se identificaron 136 que han publicado sobre eWOM asociado con la toma de decisiones del consumidor, de los cuales el 94.11% (n=128/136) han publicado solamente un documento y el 5.88% (n=8/136) restante solamente dos artículos.
Los artículos que escribieron los autores son: “eWOM source credibility, perceived risk and food product customer's information adoption” y “Consumers’ online information adoption behavior: Motives and antecedents of electronic word of mouth communications” de Safdar Hussain. Y por su parte Lancendorfer son: “Factors affecting consumers’ online product review use” y “Extending Our Understanding of eWOM Impact: The Role of Source Credibility and Message Relevance”. Los resultados se muestran en la siguiente figura 2 .
Fuente: SCOPUS (Elsevier, 2019).
Figura 2 ( Documentos por autor sobre eWOM en la toma de decisiones del consumidor
El autor más citado es Steffes (n=210) con sólo un documento (Steffes & Burgee, 2009) ; así como Mauri (Mauri & Minazzi, 2013), (n=196); Xie (Xie et al., 2011), (n=130). Ladhari (Ladhari & Michaud, 2015), (n=107). Los cuatro autores con sólo un artículo. La Tabla 3 muestra los resultados de estos autores, así como su adscripción.
Tabla 3 Autores más citados y adscripción con sólo un documento sobre eWOM
| Autor | Adscripción | N. citas | Año |
|---|---|---|---|
| Steffes E.M. | Towson University, MD, United States | 210 | 2009 |
| Mauri A.G., | Università IULM, Milan, Italy; | 196 | 2013 |
| Jimmy Xie | Pennsylvania State University, United States; | 130 | 2011 |
| Ladhari R., | Laval University, Quebec, Canada | 107 | 2015 |
| Hsu C.-L., | National Taipei College of Business, Taipei, Taiwan | 90 | 2013 |
| Tham A., | Monash University, Melbourne, Australia | 84 | 2013 |
| Luo Q., | Sun Yat-sen University, Guangzhou China | 79 | 2013 |
| Goodrich K. | Wright State University, Dayton, United States | 63 | 2014 |
| Aggarwal R. | University of Utah, Salt Lake City, United States | 61 | 2012 |
| Viglia G. | University of Connecticut, Storrs, United States | 51 | 2016 |
Nota: se consideró sólo al autor principal, algunos de ellos presentan el trabajo en coautoría.
Fuente: SCOPUS (Elsevier, 2019).
En la Tabla 4, se muestra el título de los artículos más citados. El más ranqueado es Social ties and online word of mouth (Steffes & Burgee, 2009), con 210 citas (n=210) publicado en la revista Internet Research; seguida por “Web reviews influence on expectatios and purchasing intentions of hotel potential customers” (Mauri & Minazzi, 2013) con 196 (n=196) publicado en International Journal of Hospitality Management; y en tercer lugar “Consumers' responses to ambivalent online hotel reviews: The role of perceived source credibility and pre-decisional disposition” (Xie et al., 2011), con 130 citas (n=130) de la misma revista anterior.
Tabla 4 Artículos más citados de eWOM
| # | Nombre del artículo | Journal | N. de citas |
|---|---|---|---|
| 1 | Social ties and online word of mouth | Internet Research | 210 |
| 2 | Web reviews influence on expectations and purchasing intentions of hotel potential customers | International Journal of Hospitality Management | 196 |
| 3 | Consumers' responses to ambivalent online hotel reviews: The role of perceived source credibility and pre-decisional disposition | International Journal of Hospitality Management | 130 |
| 4 | eWOM effects on hotel booking intentions, attitudes, trust, and website perceptions | International Journal of Hospitality Management | 107 |
| 5 | The effects of blogger recommendations on customers' online shopping intentions | Internet Research | 90 |
| 6 | Social Media in Destination Choice: Distinctive Electronic Word-of-Mouth Dimensions | Journal of Travel and Tourism Marketing | 84 |
| 7 | Using social network analysis to explain communication characteristics of travel-related electronic word-of-mouth on social networking sites | Tourism Management | 79 |
| 8 | How 'social' are social media? A cross-cultural comparison of online and offline purchase decision influences | Journal of Marketing Communications | 63 |
| 9 | Putting money where the mouths are: The relation between venture financing and electronic Word-of-Mouth | Information Systems Research | 61 |
| 10 | The influence of e-word-of-mouth on hotel occupancy rate | International Journal of Contemporary Hospitality Management | 51 |
Fuente: SCOPUS (Elsevier, 2019).
Revistas que publican sobre eWOM con la toma de decisiones del consumidor
En cuanto a las revistas que más referencian a los autores, de los 53 artículos resultantes, la principal es Computers in Human Behavior con seis artículos, seguida de International Journal of Hospitality Management con tres, y el resto solamente con dos artículos: Internet Research, Journal of Computer Information Systems y Journal of Internet Commerce, como se muestra en la Figura 3.
Fuente: SCOPUS (Elsevier, 2019).
Figura 3 Journals más significativos en el eWOM y la cantidad de artículos por cada uno
Se identificaron las tendencias desde el 2009, mostrando como más activa a Computers in Human Behavior, mostrando actividad en la mayoría de los años en la Figura 4, con la línea en color rojo que comienza en el 2013, aumenta en el 2014 con dos artículos, regresa al 2017 con un artículo y finalmente sube nuevamente a dos en el 2018, sin reportarse al momento de la toma muestral ninguna participación en el 2019.
La revista que sigue en importancia durante estos 10 años es Journal of Internet Commerce (línea en color morado), iniciando actividad en 2012 y siendo constante hasta 2016 con un artículo consecutivo, año con año. El resto de las revistas sólo tienen contribución en dos años consecutivos o una publicación por año, no siendo relevantes al contribuir a la relación entre eWOM y la toma de decisiones del consumidor (Elsevier, 2019).
Países y concentraciones de artículos de eWOM
La publicación de articulos, que abordan el eWOM y la toma de decisiones del consumidor en los diez años estudiados, están distribuidos en 23 países, el 47.82% son asiáticos (n=11/23); 30.43% son europeos (n=7/23). Norteamérica representa el 13.04% (n=3/23) y Oceanía el 8.69% (n=2/23). La Figura 5 muestra la distribución por países.
Fuente: Elaboración propia, con datos de SCOPUS.
Figura 5 Países en dónde se ha investigado el eWOM y la toma de decisiones del consumidor
La Figura 6, muestra las concentraciones por continentes y países en donde radican los autores que publican sobre el eWOM y la toma de decisiones del consumidor.
Fuente: Elaboración propia, con datos de SCOPUS.
Figura 6 Concentraciones por país de los principales escritores sobre eWOM la toma de decisiones del consumidor
En la Tabla 5 se observa la cantidad de artículos escritos por país y su porcentaje. El más prolífero es Estados Unidos con el 32.07% (n=17/53). En segundo está China con 18.86% (n=10/53); seguido de Taiwán con el 11.32% (n=6/53); España, 9.43% (n=5/53); Malasia, 7.54% (n=4/53). Después siguen Canadá, Italia e Inglaterra con el 5.66% (n=3/53). Finalmente, está Australia con el 3.77% (n=2/53). El restante listado de países que no aparecen de los 23, tienen entre 2 y 1 artículo solamente.
Tabla 5 Distribución de artículos por paises de autores que escriben del eWOM con proceso de desición de compra
| Paises | Artículos | Porcentaje |
|---|---|---|
| Estados Unidos | 17 | 32.07% |
| China | 10 | 18.86% |
| Taiwán | 6 | 11.32% |
| España | 5 | 9.43% |
| Malasia | 4 | 7.54% |
| Canadá | 3 | 5.66% |
| Italia | 3 | 5.66% |
| Inglaterra | 3 | 5.66% |
| Australia | 2 | 3.77% |
Fuente: SCOPUS (Elsevier, 2019).
Cooperación entre autores
La Figura 7 muestra la red que se establece entre algunos autores que trabajan en conjunto y publican (Ardanuy & Rey, 2009), que mucho tiene que ver con las colaboraciones y tratados entre instituciones academicas y/o países. El patrón que se muestra en la Figura 7, son tres clústeres principales con los autores clave: Henning-Thurau y otros (2004) en color verde; Dellarocas y otros (Dellarocas et al. 2007; Dellarocas, 2006) en color Azul; y como tercero, Pan y Chiou (2011) en color rojo claro. Este tipo de gráfica muestra cómo, entre estos tres clústeres, los autores principales trabajan en conjunto y son citados entre sí por escribir artículos con los mismos temas. El resto de autores que forman parte de cada clúster, son partícipes, pero no llegan a ser tan importantes como para crear un clúster. En el azul, aparte de Dellarocas (2006) el autor principal, tenemos como autores a Chevalier y Mayzlin (2004), así como a Rong y otros (2012).
Cocitación entre autores
La cocitación, por otro lado, en comparativa con la red de cooperación, es cuando dos autores o más son citados en conjunto ( Fagerberg, Fosaas & Sapprasert, 2012). Cuando se cita, se utiliza a los primeros autores. Pero si ocurre que en forma frecuente y significativa escriben estos autores, es porque colaboran mejor que en forma separada. En la Figura 8, se muestra el resultado de la cocitación entre los autores principales que han escrito o publicado sobre eWOM y la toma de decisiones del consumidor. La cocitación de la figura 8, por tanto, representa el nexo existente entre los autores con un color en específico. El análisis de las cocitas es utilizado para medir el impacto e importancia en las investigaciones (Pinar et al., 2012). Se identificaron cuatro redes principales de colaboración, destacadas con los colores verde, azul, amarillo y rojo.
Principales palabras clave
La figura 9 muestra una gráfica cirrus de las palabras clave (keywords) utilizadas por los autores y las revistas en cada artículo. El cirrus es un instrumento de análisis que ranquea en tamaño de mayor a menor la cantidad de veces que una palabra es repetida en un texto, resultando una nube de palabras de mayor utilización y repetición en el texto (Sinclair & Rockwell, 2015).
La figura 9 muestra la nube de palabras resultante de ingresar a Voyant-Tools (GitHub, 2017) un archivo incluyendo las palabras clave de los 53 artículos, así como las que utilizaron las revistas para publicar los mismos. El resultado de está gráfica cirrus muestra a las keywords de mayor tamaño a las palabras: word, making decision, eWOM, mouth, electronic, consumer, social y online; lo que implica que son las más utilizadas por los autores.
Distribución disciplinar del eWOM y la toma de decisiones del consumidor
La figura 10 muestra una gráfica de barras con todas las disciplinas en las que se ha escrito sobre eWOM y el proceso de toma de decisiones. La disciplina en la que más se escribe es Negocios, Gestión de empresas y Contabilidad con 28 artículos, seguido de Informática con 25, y en tercer lugar Ciencias Sociales con 17. A estos tres primeros le siguen Psicología con 9; Artes y Humanidades con 7; Economía, Econometría y Finanzas, así como Ingeniería con 5; Ciencias de la Toma de Decisiones con 4 y, finalmente, Ciencias Ambientales con 2.
Fuente: Elsevier (2019)
Figura 10 Principales áreas de estudio del eWOM en la toma de decisiones del consumidor
Fuentes del Conocimiento
La figura 11 muestra las principales fuentes del conocimiento del eWOM y el proceso de toma de decisiones del consumidor. Los resultados demuestran que se encuentran relacionados con el marketing, conducta del consumidor, redes sociales y teoría de las decisiones.
Revisión de los 15 artículos más citados y su relación con el mercado hotelero
De los 53 artículos resultantes, se seleccionaron los 15 más citados para identificar cuáles son las principales teorías estudiadas del eWOM y la toma de decisiones del consumidor, centrado en el mercado hotelero (Tabla 6).
Tabla 6 Parte I. 15 artículos más citados del eWOM y la toma de decisiones en el mercado hotelero
| Autor(es), año de publicación | Título | Descripción | Resultados principales | Relación con hotelería |
|---|---|---|---|---|
| (Steffes & Burgee, 2009) | Social ties and online word of mouth | El estudio busca descubrir si los hallazgos tradicionalessobre los vínculos sociales y lacomunicación WOM se mantienen para la información de eWOM. | Los estudiantes que buscan información sobre qué profesor tomar el peso de la información que obtienen de los foros de eWOM para ser igualmente influyente en su decisión como su propia experiencia primaria con el profesor. Además, la información obtenida del foro eWOM es más influyente en su decisión que hablar con amigos en persona (WOM). | No existe relación directa. Sin embargo, los resultados obtenidos en la toma de decisiones ayudan por su estudio en la influencia del eWOM. |
| (Mauri & Minazzi, 2013) | Web reviews influence on expectations and purchasing intentions of hotel potential customers | El objetivo del artículo es estudiar el impacto que las revisiones de los clientes del hotel publicadas en los sitios web del consumidorgenerados tienen en el proceso de decisión del consumidor y las expectativas del servicio. | La presencia de respuestas de los gerentes de hoteles a las opiniones de los huéspedes tiene un impacto negativo en las intenciones de compra. | El experimento mide una hipotética compra del hotel, por lo que los resultados pueden estar influenciados por no tener esa particularidad de realidad. |
| (Jimmy Xie et al., 2011) | Consumers' responses to ambivalent online hotel reviews: The role of perceived source credibility and pre-decisional disposition | Este estudio investigó cómo la presencia de la información de identificación personal de los revisores en línea (PII) puede afectar el procesamiento de los consumidores de comentarios ambivalentes de hoteles en línea y las intenciones de reserva de hoteles. | Cuando se combina con críticas en línea ambivalentes, la presencia de PII reduce significativamente las intenciones de reserva de hoteles de los consumidores | Investigación interesante e importante para los hoteles, ya que mide otro aspecto del eWOM que son los revisores en línea. |
| (Ladhari & Michaud, 2015) | EWOM effects on hotel booking intentions, attitudes, trust, and website perceptions | Se centra en el estudio de la influencia de los comentarios escritos por los amigos de Facebook sobre las intenciones de reservar un hotel, la confianza en el hotel, la actitud hacia el hotel, y la percepción de su sitio web. | La investigación también examina el papel moderador de la confianza de los usuarios de Internet en los comentarios sobre estas relaciones. Sus resultados probaron todas sus hipótesis: Los comentarios positivos en Facebook más positivas las intensiones de booking en el hotel. | La relación con las redes sociales y lo hoteles es Realmente importante, porque la mayoría de las campañas se están volcando a este canal en nuestro país. |
| (Hsu et al., 2013) | The effects of Blogger recommendations on customers' online shopping intentions | El propósito de este estudio es examinar si la confianza del lector del blog en el blogger es significativa en relación con la utilidad percibida de las recomendaciones del blogger; y cómo las percepciones del lector del blog influyen su actitud y la compra de comportamiento en línea. | Los hallazgos sugieren que la palabra electrónica de los bloggers-of-mouth (eWOM) es una estrategia de marketing prometedora para aumentar las ventas. | No hay relación directa con el mercado hotelero, pero se debe considerar la originalidad de utilizar el canal del blog. |
Tabla 6 Parte II 15 artículos más citados del eWOM y la toma de decisiones en el mercado hotelero
| Autor(es), año de publicación | Título | Descripción | Resultados principales | Relación con hotelería |
|---|---|---|---|---|
| (Tham et al., 2013) | Social Media in Destination Choice: Distinctive Electronic Wordof-Mouth Dimensions | Se estudian las características distintivas del eWOM como las relaciones fuente-receptor, variedad de canal y presentación de contenidos, oportunidades de solicitud de información, capacidad de retención de mensajes, y motivaciones del proveedor de contenido para la divulgación. | Este artículo conceptual avanza la comprensión de la palabra electrónica de eWOM en la presentación de perfiles de credibilidad distintivos hacia una influencia propuesta sobre la imagen de destino y la elección. | Una importante colaboración de la relación del eWOM con las imágenes de los hoteles. |
| (Luo & Zhong, 2015) | Using social network análisis to explain communication characteristics of travel-related electronic wordof- mouth on social networking sites. | Se aplicó el análisis de las redes sociales para examinar las características de comunicación de los viajes relacionado con el eWOM en redes sociales desde la perspectiva de ego y redes enteras. | Se clasificaron los vínculos de las relacionones creadas en redes sociales y la estructura de la red. Además encontrarón que el efecto de la información transmitida es más fuerte que la toma de deciones. | El estudio se basó en la comunicación de los usuarios que viajan y su transmisión de información en la toma de decisiones. |
| (Goodrich & de Mooij, 2014) | How ‘social’ are social media? A cross-cultural comparison of online and offline purchase decisión influences | Este estudio ayuda a abordar la brecha de la investigaciónsobre como utilizar las redes sociales para vender y cómo influye el eWOM en la toma de decisiones, y utiliza las dimensiones culturales para comparar el uso de las redes sociales y otras fuentes de información para la toma de decisiones de los consumidores en 50 países | Los resultados indican que el usode fuentes de información queinfluyen en las decisiones de compra en línea varía mucho según la cultura. nteresantemente la cultura afecta la influencia de las redes sociales en las compras de manera diferente a la influencia de WOM tradicional a través de la familia o amigos. | Es una buena referencia que se puede maximixar al utilizar sus hallazgos con los diferentes países para elaborar eWOM hotelero a la medida. |
| (Aggarwal et al., 2012) | Putting money where the mouths are: The relation between Venture financing and electronic Wordof- Mouth | Los empresarios creen cada vez más que el Word-ofmouth electronic (eWOM), concretamente la cobertura de blog, puede ayudar a lograr la financiación del capital de riesgo. Investigamos el efecto de eWOM en la financiación de capital de riesgo. Este estudio implica la difícil tarea de reunir datos de cientos de empresas junto con otras fuentes como VentureXpert, encuestas, Google Blogsearch, Lexis- Nexis y Archive.org | Encontraron que el eWOM de bloggers populares ayuda a las empresas a obtener mayores cantidades de financiación y valoraciones. Y que el eWOM negativo tiene más impacto que el positivo y que el efecto de eWOM en la financiación disminuye con el progreso a través de las etapas de financiación. | Si los hoteles en cuestión están necesitados de un financiamiento, entonces deben de proteger su eWOM. |
Tabla 6 Parte III 15 artículos más citados del eWOM y la toma de decisiones en el mercado hotelero
| Autor(es), año de publicación | Título | Descripción | Resultados principales | Relación con hotelería |
|---|---|---|---|---|
| (Viglia et al., 2016) | The influence of eword- of-mouth on hotel occupancy rate | El propósito de este trabajo es investigar sus efectos en términos de tasas de ocupación de hoteles. Este documento mide, medianteanálisis de regresión, el impacto de tres dimensionesde los exámenes de consumo (p. ej., puntuación de revisión, varianza y volumen de revisión) en las tasas de ocupación de 346 hoteles ubicados en Roma, aislar una serie de otros factores que también podrían afectar a la demanda. | La puntuación de revisión es la dimensión con mayor impacto. Los resultados sugieren que después de controlar otras variables, un aumento de un punto en la puntuación de revisión se asocia a un aumento de la tasa de ocupación en 7.5 puntos porcentuales. Cuanto mayor sea el número de revisiones, menor será el efecto beneficioso en términos de tasas de ocupación. | Los resultados cuantifican la fuerte asociación de los exámenes en línea con las tasas de ocupación, lo que sugiere el uso de sistemas de gestión de la reputación adecuados para aumentar la ocupación de los hoteles y, por tanto, el rendimiento. |
| (Xu, 2014) | Should i trust him? The effects of reviewer profile characteristics on eWOM credibility | Para que las revisiones en línea de los consumidores sirvan de ayuda en la toma de decisiones, los usuarios tienen que confiar primero en el revisor. Este estudio analiza las características del perfil personal y su reputación. | Los resultados del estudio mostraron que la referencia de la reputación y la imagen del perfil contribuían de manera diferente a la confianza afectiva y cognitiva de los usuarios hacia el revisor. | Si el eWOM se encuentra en plataformas donde los perfiles llevan imagen, como TripAdvisor.com se debería tomar en cuenta. |
| (Rong et al., 2012) | A behavioral analysis of web sharers and browsers in Hong Kong usingtargeted association rule mining | Este estudio investiga eWOM en el contexto de la industria del turismo utilizando un conjunto de datos de turismo nacional saliente que fue recogido recientemente en Hong Kong. | Los resultados demostraton que los jovenes son más adeptos a compartir sus experiencias de viaje que las personas mayores. Además, que el eWOM de las agencias de viajes es muy importante. | Los resultados empíricos son útiles para ayudar a los gerentes de turismo a definir nuevos clientes objetivo y planificar estrategias de marketing más eficaces. |
| (Hussain et al., 2017) | eWOM source credibility, perceived risk and food producto customer’s information adoption | Este estudio examinó las relaciones entre la credibilidad de la fuente de eWOM, el riesgo percibido y la adopción de la información del cliente productos alimenticios mediados por la calidad del argumento y la utilidad de la información. Se utilizó Elaboration Likelihood Model of information adoption presentado por Sussman y Siegal (2003). | Muestra que eWOM ha influido positivamente sobre el riesgo percibido por la credibilidad de la fuente en el grado de adopción de la información y, para ello, los clientes utilizan eWOM para la reducción de los riesgos potenciales en la toma de decisiones. | Este estudio está enfocado en el sector alimenticio, por lo que los resultados podrían cambiar en el sector hotelero. |
Tabla 6 Parte IV 15 artículos más citados del eWOM y la toma de decisiones en el mercado hotelero
| Autor(es), año de publicación | Título | Descripción | Resultados principales | Relación con hotelería |
|---|---|---|---|---|
| (Hernández- Méndez et al., 2015) | The influence of eword- of-mouth on travel decisionmaking: consumer profiles | Este artículo intenta confirmar cómo las aplicaciones de Travel 2.0 han influido en el comportamiento de la toma de decisiones del turista. | El estudio demuestra que los sitios web oficiales de destino de viajes son la plataforma en línea más utilizada entre los turistas que buscan información, seguidos de blogs de viajes y sitios de redes sociales de viajes. | El estudio es realmenteimportante porque está realizado con muestra en el mercado turístico mexicano. |
| (Thies et al., 2016) | Effects of Social Interaction Dynamics on Platforms | A partir de un conjunto de datos de panel de más de 23,300 campañas de crowdfunding de Indiegogo, investigan los efectos dinámicos de las interacciones sociales en las decisiones de financiación de los consumidores, utilizando la metodología autoregresiva de vectores de panel. | El hallazgo general es que eWOM alrededor de las campañas de crowdfunding en Indiegogo o Facebook tiene un poder predictivo significativo, pero sustancialmente más débil que la información de popularidad. También encontraron que mientras que la información de popularidad tiene un efecto más inmediato en el comportamiento de financiación de los consumidores, su eficacia decae bastante rápidamente, mientras que el impacto de eWOM retrocede más lentamente. | Es importante tomar en cuenta en los hoteles a la hora de crear campañas de branding que aumenten la información de popularidad. |
Fuente:Elaboracion propia
CONCLUSIONES
La tendencia de crecimiento de los documentos pone a los años 2017, 2015 y 2016 como los más prolijos. Los autores con más artículos publicados en este periodo de 10 años son Safdar Hussain, Rana Muhammad Sohail Jafar, Yang Jianzhou, Karen Lancendorfer, Binshan Lin, Amy MacMillan, Roberta Minazzi y Ping Wang. Los autores más citados son Riadh Ladhari, Aurelio Mauri, Erin Steffes y Jimmy Xie. La cooperación entre autores muestra a los autores que trabajan en conjunto y son citados entre sí, se encuentran tres como los principales: Chrysanthos Dellarocas, Thorsten Henning-Thurau y Lee-Yun Pan.
La principal revista en la que se escriben artículos del eWOM relacionado con la toma de decisiones del consumidor es Computers in Human Behavior, seguida de International Journal of Hospitality Management. En cuanto a los países en los que más se escribe sobre el tema, el más prolifero es Estados Unidos, China y Taiwán. En cuanto a la distribución de disciplinas sobre las que se escriben estos artículos, se encontró que en la que más se escribe es Negocios, Gestión de empresas y Contabilidad, luego Informática, y por último en las
Ciencias Sociales. Y en cuanto a las principales palabras clave utilizadas por los autores son:
word, making decision, eWOM, mouth, electronic, consumer, social y online.
Futuras investigaciones
El futuro de las investigaciones del eWOM en el ámbito de los hoteles es dentro de las áreas emergentes del big data, la gestión del conocimiento y el Open data. Todo esto estableciendo áreas con necesidad de desarrollo en el impacto directo del booking online con el eWOM, la utilización del eWOM en los planes de marketing digital y un sistema de eWOM coordinado en redes sociales. Todo sin olvidar que son necesarios otros acercamientos a investigar como son la netnografía y los análisis longitudinales.
