index.comunicación | nº 10(1) 2020 |
Páginas 125-147
E-ISSN: 2174-1859 |
ISSN: 2444-3239 | Depósito Legal: M-19965-2015
Recibido el 18_09_2019
| Aceptado el 03_01_2020 | Publicado el 06_04_2020
CONTENIDO GENERADO POR LOS USUARIOS, SU RELACIÓN CON LA PERSONALIDAD DE MARCA Y EL VALOR DE MARCA
USER GENERATED CONTENT, ITS RELATIONSHIP WITH BRAND PERSONALITY AND BRAND EQUITY
https://doi.org/10.33732/ixc/10/01Conten
Mario Antonio Ruiz-Aguilar
Universidad
Autónoma de Guadalajara (México)
Rafael Avalos-Pelayo
Universidad
Autónoma de Guadalajara (México)
Forma parte de una
investigación realizada para la obtención del grado de Doctor en Administración
por la Universidad Autónoma de Guadalajara
Para citar este trabajo: Ruiz-Aguilar, M.A. y Avalos-Pelayo, R. (2020). Contenido generado por los
usuarios, su relación con la personalidad de marca y el valor de marca. index.comunicación, 10(1), 125-147. https://doi.org/10.33732/ixc/10/01Conten
Resumen: Las redes sociales digitales (RSD) son una gran herramienta de comunicación de marca para las organizaciones en la actualidad. Debido a que las investigaciones en México son escasas, es relevante conocer cómo los contenidos que los consumidores crean en estas plataformas se relacionan con las percepciones que ellos desarrollan acerca de las marcas. Se realizó una investigación cuantitativa que tuvo como objetivo determinar las relaciones entre tres variables perceptuales, las cuales son los contenidos generados por los usuarios (CGU), la personalidad de marca (PM) y el valor de marca con base en el consumidor (VMBC) referente al sector teléfonos móviles inteligentes (smartphones). Con una muestra de 211 usuarios de teléfonos celulares se hizo un análisis factorial confirmatorio, a partir del cual se elaboró un modelo de ecuaciones estructurales, con el que se encontró que la PM influye a los CGU y el VMBC, pero que los CGU no influyen directamente en el VMBC en el contexto mexicano de la Zona Metropolitana de Guadalajara.
Palabras clave: valor de marca; personalidad de marca; contenido social; consumidor; redes sociales; ecuaciones estructurales.
Abstract: Social Networks are
nowadays a very important way for companies to make brand communication.
Because studies about this topic in Mexico are scarce it is relevant to know
how User Generated Content that consumers communicate through these social
platforms is related with the perception they have about brands. A quantitative
study was done as part of a doctoral thesis, which had as main objective to
determine the relationship there is between these three variables: User
Generated Content (UGC), Brand Personality (BP), and Consumer Based Brand
Equity (CBBE). Using a sample of 211 smartphone users, a Confirmatory Factor
Analysis was conducted from which a Structural Equation Model was developed,
finding that BP has an impact on UGC and CBBE, but UGC are not related directly
to CBBE in the Mexican context of the metropolitan area of Guadalajara.
Keywords: Brand Equity; Brand Personality; User
Generated Content; Consumer; Social Networks; Structural Equation System.
1. Introducción
Las redes sociales
digitales (RSD o redes sociales) forman parte de la llamada Web 2.0, fase del
desarrollo del internet que permite alta interacción, conversaciones entre
individuos y empresas, creación de comunidades e involucramiento de usuarios en
la generación de contenido
La utilización de contenidos en línea es cada vez más común entre las organizaciones y ha sustituido a la publicidad tradicional (offline) debido a los bajos costos y alcance. Las redes sociales permiten a las organizaciones sostener relaciones directas con los consumidores en una comunicación multidireccional, mediante la cual la empresa recaba información de ellos y estos con otras personas que, de manera similar, retroalimentan a la organización. Las organizaciones no son las únicas que comunican en redes sociales, ya que los usuarios también generan contenidos acerca de las marcas, comparten información y socializan respecto a ellas. Por esto, las marcas han dejado de estar bajo el total control de las organizaciones, cediéndole gran parte del mando a los consumidores (Schivinski y Dabrowski, 2016).
La marca es uno de los activos intangibles más
importantes de una organización y la percepción que los consumidores tengan de
ella se ve reflejado en los resultados económicos que provocan. Según la
Asociación de Internet
Gensler, Volckner y Liu-Thompkins
Entre tales percepciones se encuentra la personalidad de marca (PM), la cual tiene influencia en los contenidos que los usuarios comparten en las redes sociales, algo que es conocido como contenidos generados por los usuarios (CGU). Otro fenómeno relacionado con las marcas es el valor de marca con base en el consumidor (VMBC o valor de marca) el cual también ha sido asociado con la influencia de la personalidad de marca, así como con los contenidos generados por los usuarios (Dickinger y Lalicic, 2015; Loureiro, Lopes y Kaufmann, 2014; Walsh, Clavio, Lovell y Blaszka, 2013).
El objetivo del presente texto es explicar la relación existente entre la personalidad de marca, los CGU y el valor de marca. En correspondencia con dicho objetivo, se ha planteado la siguiente pregunta de investigación: ¿cuál es la relación que existe entre la personalidad de marca, los contenidos generados por los usuarios y el valor de marca en el contexto mexicano?
2. Marco teórico
Los
contenidos generados por los usuarios (CGU) son definidos por la Organización
para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) como aquellos creados por
los consumidores o usuarios en medios sociales, cuyas características son las
siguientes: son compartidos públicamente en internet, implican algún esfuerzo
para crear la publicación o adaptar la de terceros y, en tercer lugar, son
creados como actividad no profesional (Vickery y Wunsch-Vincent, 2007). En
ocasiones, el fenómeno de boca a boca electrónico (EWOM) es usado como sinónimo
de CGU y viceversa, no obstante, el EWOM es una de las formas del CGU, pues los
últimos son un concepto más amplio que abarca imágenes, animaciones, audio u
otros formatos que suponen algún esfuerzo mayor al escrito (Smith, Fischer y
Yongjian, 2012).
Existen
dos tipos de usuarios: los productores de CGU y quienes son consumidores de
estos (Yoo y Gretzel, 2011). Los primeros son aquellos que mediante imágenes,
videos, audios o cualquier otro formato exponen a las organizaciones y sus
marcas de manera pública en internet, provocando que otros hagan comentarios,
evaluaciones y críticas sobre ellas, presionándolas a adecuarse a lo que
necesitan y demandan, ya que estas comunicaciones impactan en el comportamiento
de otros consumidores
Los
CGU pueden darse de tipo experiencial y promocional. El primer tipo se refiere
al desempeño de la marca, el cual impulsa al usuario a hacer publicaciones
relacionadas a ésta. Los segundos son aquellos que transmiten los beneficios
que una marca brinda. Por lo general, los de tipo experiencial gozan de más
credibilidad por parte de otros usuarios, más aún cuando son transmitidos de
manera orgánica; en otras palabras, sin que la organización haya pagado para su
difusión, sino que surge y se difunde como parte de la dinámica social de los
usuarios en las RSD (Kim y Song, 2017).
El
valor de marca con base en el consumidor según Aaker, D. A.
La
lealtad de marca es la preferencia de una marca en particular sobre las demás
disponibles y que lleva al consumidor a tener disposición de recompra. La
notoriedad de marca es el grado en que la marca es reconocida y recordada, lo
que va de la mano con las asociaciones de marca, las cuales son
interpretaciones basadas en recuerdos que el consumidor tiene sobre la marca
como producto de las acciones de marketing
de la organización. La calidad percibida es una valoración subjetiva acerca del
desempeño de la marca
El
valor de marca es un fenómeno perceptual en la mente de los consumidores y se
da tanto en ambientes «analógicos» como online
(Schivinski y Dabrowski, 2016). Las redes sociales constituyen espacios en
internet donde los consumidores tienen más participación que las organizaciones
publicando contenidos, mismos que influye a sus pares. De esta forma, las
dimensiones del VMBC que Aaker postuló hace tres décadas
La
personalidad de marca se refiere a las características o rasgos humanos de
personalidad que los consumidores le asignan a las marcas al interactuar con
ellas (Aaker J. L., 1997; Escobar-Farfán, Sánchez y Araya-Castillo, 2016) y
está determinada por cinco dimensiones en las que se organizan 42 rasgos de
personalidad que están basados en «Los Cinco Grandes» propuestos por Goldberg
(1990; 1.218). Estas dimensiones son emoción, competencia, sinceridad,
sofisticación y rudeza. Aunque el modelo ha recibido críticas por su
adaptabilidad a culturas distintas a la estadounidense, sigue siendo el más
difundido y aceptado en el ámbito de la investigación (Geuens, Weijters y De
Wulf, 2009).
La
tendencia a antropomorfizar las marcas es lo que permite que los consumidores
desarrollen relaciones con éstas, pues la marca, contrario a lo que se pueda
percibir, es en realidad un ente activo con el cual el ser humano se relaciona.
Los comportamientos de las marcas son productos de las decisiones y acciones de
marketing que las
organizaciones realizan y estos comportamientos son interpretados por los
consumidores como parte de su personalidad, lo que influye en su relación con éstas
La
personalidad de marca también influencia la imagen y personalidad que el
consumidor adjudica a la empresa productora o comercializadora del producto, si
es que este la identifica. Este fenómeno se hace más presente cuando el nombre
de la organización o marca corporativa es el mismo que la marca del producto,
por ejemplo, marcas como Huawei, Nike o Adidas (Anderson, Raju y Kordrostami,
2018).
Así,
los consumidores eligen a las marcas de la misma manera en que eligen a las
personas a su alrededor, como los amigos; en otras palabras, humanizan a las
marcas adjudicándoles rasgos similares a los de personas. En este sentido,
cuanto más perciba el consumidor concordancia entre su propia personalidad con
la personalidad de la marca, aumentarán las probabilidades de que esta sea
valorada y adquirida (Yun, Pamuksuz y Duff, 2019 y Toldos-Romero y
Orozco-Gómez, 2015).
La
personalidad de marca cobra aún más importancia en los casos en que la decisión
de compra del consumidor es mayormente influenciada por aspectos emocionales
como en el caso de los productos de alto involucramiento, los cuales suelen ser
percibidos como más complejos, tales como automóviles, computadoras, entre
otros (González Hernández, Orozco Gomez y Barrios, 2011). De forma similar
sucede en situaciones en que los atributos palpables de las marcas son muy
similares entre sí, como los materiales del producto, el precio o el lugar de
venta, ya que los consumidores se abocan a designar más peso a los rasgos
perceptuales relacionados a la personalidad de las marcas
2.1. La personalidad de marca y su relación con los contenidos generados por los usuarios y el valor de marca
La
personalidad de marca (PM) influye sobre los contenidos generados por los
usuarios (CGU) ya que los consumidores, al percibir los rasgos de personalidad
que definen a una marca, generan comunicaciones a través de redes sociales y,
además, tienden a participar en grupos y comunicar acerca de aquellas marcas
que consideran coincidentes con su personalidad (Paschen, Pitt, Kietzmann y
Farshid, 2017; Yun et al., 2019).
La
percepción de rasgos humanos en una marca es más evidente en quienes son fanes
en redes sociales, en comparación con quienes no lo son (Walsh et al., 2013). Además, cuantas más
experiencias positivas tienen los consumidores con la marca, la personalidad de
esta es percibida con mayor intensidad, lo que le da estímulos para compartir
contenidos positivos en redes sociales (Kim, Han y Park, 2001). De esa manera
las percepciones de rasgos humanos que tienen acerca de la marca se hacen
expresas en los contenidos que difunden en las redes sociales (Dickinger y
Lalicic, 2015; Yun et al., 2019). Con
base en lo anterior, se propone la primera hipótesis:
–
H1:
En el ambiente de las redes sociales, cuanto más fuerte es la PM, mayores son
los contenidos generados por los usuarios.
La
personalidad de marca tiene notable influencia directa sobre el valor de marca
(Loureiro et al., 2014; Su y Tong,
2016) y se ha comprobado que impacta en cada una de las dimensiones que lo
conforman (Chen y Phou, 2013; Su y Tong, 2015). Esto significa que cuando el
consumidor percibe la marca como una persona con características meramente
humanas, tiende a adjudi-carle una mayor valía a la misma. Además, la creación
de valor es más fuerte en personas que tienen una percepción simbólica o
abstracta de la marca en comparación con aquellos que la interpretan como un
objeto meramente tangible (Aggarwal y McGill, 2012; Valette-Florence, Guizani y
Merunka, 2011). Asimismo, la PM al impactar en el valor de marca influye a la
intención de adquisición por parte de los consumidores (Vahdati y Mousavi
Nejad, 2016), es decir, cuanto más valor adjudican a la marca —producto de la
percepción de rasgos humanos en ella— mayores serán las probabilidades de que
se realice la compra. Con base en esto se propone la hipótesis siguiente:
–
H2:
En el ambiente de redes sociales, la PM tiene influencia directa sobre el valor
de marca con base en el consumidor.
Los
contenidos que los usuarios generan en redes sociales tienen relación directa
con el valor de marca y con cada una de las dimensiones que lo componen, de
manera que acrecientan lo conocida que es la marca y la forma en que es
asociada en la mente de los consumidores, lo que a su vez incrementa la calidad
que se percibe y la lealtad hacia la misma (Schivinski y Dabrowski, 2015;
Schivinski y Dabrowski, 2016). Esta relación también se manifiesta en el ámbito
de medios tradicionales, los cuales aumentan la notoriedad de la marca,
mientras que en el ámbito de las redes sociales, fomentan la imagen de marca
(Bruhn, Schoenmueller y Schafer, 2012).
Lo
que los usuarios comunican tiene más impacto en comparación con los contenidos
que las empresas transmiten, ya que los consumidores consideran más creíble,
auténtico y desinteresado aquello que otra persona le dice, en comparación con
lo que difunden las organizaciones (Schivinski y Dabrowski, 2016; Scholz, Dorner,
Landherr y Probst, 2013). No obstante, si la comunicación creada por las
compañías es de naturaleza social y no comercial, provoca mayor conexión
emocional con las marcas y con otros usuarios, lo que fomenta la generación de
contenidos por parte de consumidores (Ding, Phang, Lu, Chuan-Hoo y Sutanto,
2014). Además, cuando estas comunican más fre-cuentemente contenidos acerca de
las marcas, los usuarios son más impulsados a publicar contenidos propios
(Scholz et al., 2013). En contraste,
si los CGU son negativos, diluyen el valor de marca, algo que gana más fuerza
cuando el consumidor lee las opiniones de sus pares y estas concuerdan con las
propias (Bambauer-Sachse y Mangold, 2011; Xia y Bechwati, 2010).
Por
último, los consumidores desarrollan un involucramiento o acerca-miento
emocional con las marcas en redes sociales, lo cual se hace visible a través de
lo que ellos comunican y, cuanto mayor sea el valor que perciben, más fuerte es
el sentido de comunidad, por lo que se sienten inclinados a generar comentarios
acerca de una marca cuando perciben valor y apego a la misma (Christodoulides,
Jevons y Bonhomme, 2012). Con lo anterior se puede proponer la tercera
hipótesis de investigación:
–
H3:
En el ambiente de las redes sociales, los contenidos generados por los usuarios
tienen relación directa con el valor de marca con base en el consumidor.
El
modelo de investigación es el de la figura 1, en el cual se aprecian las
hipótesis de trabajo.
Figura 1. Modelo teórico de investigación
Fuente: elaboración propia
3. Metodología
El
presente artículo es el resultado de un estudio de corte cuantitativo, tipo
cuasi experimental, alcance correlacional explicativo, de temporalidad
transversal y nivel confirmatorio. Para lograr el objetivo, se midieron las
variables valor de marca con base en el consumidor (VMBC), contenidos generados
por los usuarios (CGU) y personalidad de marca (PM) mediante un instrumento
aplicado con la técnica de encuesta, compuesto por 62 preguntas con respuesta
en escala de Likert de cinco puntos cuyos valores fueron: 1: muy de acuerdo, 2:
ligeramente de acuerdo, 3: ni de acuerdo ni en desacuerdo, 4: ligeramente en
desacuerdo, 5: muy en desacuerdo.
Los
42 ítems de la variable personalidad de marca son los propuestos por Aaker,
J.L.
Los
resultados han sido obtenidos a partir un análisis factorial confirmatorio de
Modelos de Ecuaciones Estructurales (SEM). El análisis factorial consiste en un
grupo de métodos estadísticos multivariantes que buscan explicar la estructura
de una matriz de datos de la manera más resumida posible sin que se pierda información
(Hair, Anderson, Tatham y Black, 1999).
El
análisis factorial confirmatorio se centra en estudiar las estructuras de las
variables y la relación que tienen entre ellas en un modelo (Hair Jr., Black,
Babin y Anderson, 2014), siendo los SEM la técnica más actualizada y que
consiste en una serie de ecuaciones que incorporan regresiones múltiples
permitiendo incorporar al estudio variables no observadas, en otras palabras,
que no han sido medidas directamente (Hair, Anderson, Tatham y Black, 1999).
Se
obtuvo la información acerca de la percepción de los consumidores de teléfonos
celulares inteligentes smartphones en
la zona metropolitana de Guadalajara, México. Para que los usuarios tuvieran un
incentivo de completar el instrumento, se les ofreció que al concluirlo
ingresarían al sorteo de un premio de interés para ellos, obteniendo así 254
instrumentos completados.
3.1. Población, muestra y validez de los datos
La
población se definió como usuarios de smartphones
que hacen uso de redes sociales y que han estado expuestos a comunicación
respecto de marcas de smartphones.
Según datos de la Asociación de Internet
Para
determinar el tamaño de muestra se consideró P=0,839 y Q=0,161, siendo P la
probabilidad compra y Q la probabilidad de no compra de la marca. Esto fue
resultado de la opinión directa del entrevistado, mediante la consulta pretendo comprar nuevamente esta marca en el
futuro. El margen de confianza fue de 95% y el margen de error de 5%. El
tamaño muestral con estos datos fue de 208.
La
muestra real obtenida fue de 254 personas, quienes fueron abordadas de forma
directa mediante el instrumento desarrollado y alojado en la plataforma
Qualtrics. Se estableció una restricción para que las preguntas de percepción
sólo fueran contestadas por personas que tengan un smartphone y que hayan estado expuesta a publicidad en redes
sociales. Los datos obtenidos fueron depurados respecto a valores perdidos y
atípicos, quedando así una muestra final de 211.
Mediante
el programa SPSS Statistics 25 se obtuvieron las correlaciones entre ítems, las
que fueron significativas en su gran mayoría. La fiabilidad del instrumento se
realizó mediante el Alfa de Cronbach (tabla 1), el cual es un estadístico que
revela la consistencia del instrumento utilizado, en otras palabras, qué tan
confiable es el conjunto de ítems usados para la medición (Hair, Black, Babin y
Anderson, 2014). El Alfa de Cronbach obtenido fue de 0,957 para la variable PM,
0,929 para VMBC y 0,94 para CGU, datos que son superiores al mínimo aceptable
de 0,7
Tabla 1. Alfa de Cronbach por dimensión y variable
|
Variable |
Alfa de Cronbach de Variable |
Dimensión |
Alfa de Cronbach por Dimensión |
|
PM |
0,957 |
Sinceridad (11 ítems) |
0,892 |
|
Emocionalidad (11 ítems) |
0,908 |
||
|
Competencia (9 ítems) |
0,872 |
||
|
Sofisticación (6 ítems) |
0,883 |
||
|
Rudeza (5 ítems) |
0,781 |
||
|
CGU |
0,94 |
Variable Unidimensional (4 ítems) |
0,94 |
|
VMBC |
0,92 |
Lealtad de Marca (3 ítems) |
0,846 |
|
Notoriedad/Asociaciones de Marca (9 ítems) |
0,877 |
||
|
Calidad percibida (4 ítems) |
0,863 |
Fuente:elaboración propia
4. Resultados
El
60% de la muestra fueron mujeres y el 40% hombres. En cuanto al uso de redes sociales,
el 92% usan Facebook, 75% Instagram, un 40% Twitter y solo 15% Snapchat. Es de
mencionar que el 7% de los sujetos de la investigación respondieron que usan
WhatsApp, la cual, aunque no es realmente una red social, sí la identifican
como tal. También es remarcable que 44,1% usan smartphone gama premium,
23,7% gama alta, 26,5% gama media y solo 5,7% poseen de gama baja.
Para
realizar análisis factorial se verificó el cumplimiento del supuesto
estadístico necesario de que existen correlaciones significativas entre todos
los ítems. Esto se llevó a cabo mediante una matriz de correlaciones
bivariadas, las que se mostraron en su gran mayoría significativas. Asimismo,
se usó la matriz de correlaciones anti imagen, la cual es una forma de
corroborar las correlaciones entre los ítems; y esta mostró para todos los
casos datos superiores a 0,5 en la diagonal, el cual es el mínimo recomendado
(Frías-Navarro y Pascual Soler, 2012).
Después,
mediante el software se obtuvieron los índices de esfericidad de Bartlett y
Kaiser-Meyer-Olkin o KMO, los cuales son pruebas estadísticas más precisas y
estrictas para determinar si las correlaciones entre ítems son significativas
(Pérez y Medrano, 2010). Estos resultaron satisfactorios para todas las
variables, pues el mínimo aceptado para KMO es 0,7 y la referencia para la
esfericidad de Bartlett es una significancia de 0,05 o menor (Frías-Navarro y
Pascual Soler, 2012; Mejía Trejo, 2017). Esto se refleja en la tabla 2.
Tabla 2. Kaiser-Mayer Olkin y esfericidad de Bartlett para las variables
|
Variable |
KMO |
Significancia esfericidad de Bartlett |
|
PM |
0,932 |
0,000 |
|
CGU |
0,751 |
0,000 |
|
VMBC |
0,919 |
0,000 |
Fuente: elaboración propia
El
análisis factorial se hizo mediante el método de extracción de Componentes
Principales y rotación de Máxima Verosimilitud (Varimax). Componentes
Principales se le denomina a un método que permite estudiar las relaciones
entre variables correlacionadas, transformando el conjunto de datos en grupos
de variables que no están correlacionadas entre sí (Hair, Anderson, Tatham y
Black, 1999). La rotación es un término que proviene de la representación
gráfica geométrica de los datos y los componentes y que se realiza con el fin
de obtener una agrupación de componentes más adecuada o una solución factorial
que se aproxime lo más posible a lo que en estadística se denomina una
estructura simple, es decir, que cada ítem tenga una correlación más próxima a
1 con uno de los componentes y cercana a 0 con el resto de componentes (Perez y
Medrano, 2010).
Se
obtuvieron tres componentes para VMBC, cinco para PM y uno para CGU, ya que
esta es una variable unidimensional. Se obtuvo, además, que para la variable
VMBC se explica el 69% de la varianza, dato que para PM es del 65,4% y para CGU
el 89,3%, los cuales son aceptables dado que son superiores al mínimo del 60%
para las Ciencias Sociales (Hair Jr., Black, Babin y Anderson, 2014).
Adicionalmente,
se extrajo la validez convergente de los componentes obtenidos mediante la
Varianza Media Extraída (AVE), que es una medición estadística de la
correlación entre los ítems y las dimensiones de una variable, la cual, de
manera similar a la Fiabilidad Compuesta (CR), permite saber si se está
midiendo lo que se desea medir (Hair Jr. et
al., 2014; Calvo-Porral, Martínez-Fernandez y Juanatey-Boga, 2013). Para
las variables VMBC y PM, se obtuvieron valores de AVE y CR aceptables, es
decir, superiores a 0,5 y a 0,8 respectivamente (Hair, Black, Babin y Anderson,
2014), exceptuando la dimensión rudeza de la PM, la que arrojó un AVE de 0,451,
razón por la que se consideró eliminarla del modelo (Toldos-Romero y
Orozco-Gómez, 2015). Esto es apreciable en la tabla 3.
Tabla 3. AVE y CR para cada dimensión
|
Variable |
Dimensión |
AVE |
CR |
|
VMBC |
Lealtad de marca (LM) |
0,674 |
0,861 |
|
Notoriedad/asociaciones de marca (NAM) |
0,514 |
0,809 |
|
|
Calidad percibida (CP) |
0,626 |
0,869 |
|
|
PM |
Sinceridad (SIN) |
0,513 |
0,893 |
|
Emocionalidad (EMO) |
0,537 |
0,901 |
|
|
Competencia (COM) |
0,509 |
0,860 |
|
|
Sofisticación (SOFI) |
0,733 |
0,892 |
Fuente: elaboración propia
Se
llevó a cabo el análisis factorial confirmatorio en IBM AMOS 25, con el que se
construyó y comprobó el modelo propuesto, así como la relación entre sus
variables. La dimensión rudeza mostró un aporte bajo a la variable PM (inferior
a 0,7) y, aunado al dato de AVE que fue menor a 0,5, se decidió eliminarla con
el fin de procurar mejor robustez y parsimonia del modelo (Toldos-Romero y
Orozco-Gómez, 2015; Geuens et al.,
2009).
Para
conocer si el modelo es adecuado y si representa realmente los datos reales de
la población, se llevan a cabo pruebas estadísticas llamadas indicadores de
ajuste del modelo. Dentro de los
indicadores de ajuste absoluto se obtuvo un CMIN/DF de 1,649, indicando un
ajuste adecuado y por parte de los indicadores de ajuste comparativo, se obtuvo
un CFI de 0,987, el TLI de 0,981 y NFI de 0,968, los cuales fueron aceptables,
ya que son mayores a 0,95 (Schermelleh-Engel, Moosbrugger y Müller, 2003).
Respecto al ajuste parsimonioso, el PNFI resultó de 0,667. Por último, el RMSEA
fue de 0,056, lo que, según el criterio de 0,08, indica un ajuste admisible
(Rodríguez Ayán y Ruiz Díaz, 2008). En la tabla 4 se pueden apreciar un resumen
de los indicadores de ajuste del modelo y en la figura 2 el modelo construido
en el software.
Tabla 4. Resumen de indicadores de ajuste del modelo
|
Indicador |
Valor |
Criterio de aceptabilidad (Schermelleh-Engel et al., 2003) |
|
CMIN/DF |
1,649 |
Menor que 3 |
|
CFI |
0,987 |
Mayor o igual a 0,95 |
|
TLI |
0,981 |
Mayor o igual a 0,95 |
|
NFI |
0,968 |
Mayor que 0,90 |
|
PNFI |
0,667 |
Cercano a 1 |
|
RMSEA |
0,056 |
Menor o igual a 0,08 |
Fuente: elaboración propia
Figura 2. Modelo (IBM AMOS 25)
Fuente: elaboración propia
En
relación a las hipótesis planteadas, en la tabla 5 se pueden observar cada una
de las hipótesis, la significancia de la prueba estadística y el resultado de
aceptación o rechazo. La hipótesis de investigación es aceptada cuando el valor
de la significancia es inferior a 0,05 y rechazada cuando supera a 0,05 (Hair et al., 1999).
Tabla 5. Resumen de pruebas de hipótesis de modelo
|
Hipótesis |
Significancia (Los valores cercanos a 0 se expresan con asteriscos) |
Aceptada (<0.05) / Rechazada (>0.05) (Hair et al., 1999) |
|
H1 |
*.*** |
Aceptada |
|
H2 |
*.*** |
Aceptada |
|
H3 |
0,066 |
Rechazada |
Fuente: elaboración propia
5. Discusión
Después
de haberse realizado el tratamiento de datos mediante el análisis factorial, se
ha encontrado que, tal como se planteó en las hipótesis de trabajo 1, se
comprueba que la personalidad de marca (PM) tiene un impacto directo y positivo
sobre los contenidos generados por los usuarios (CGU), lo cual significa que,
en efecto, cuanto más fuerte es la PM en la mente de los consumidores, estos
generarán más comentarios acerca de la misma y los compartirán consecuentemente
en las redes sociales. Dicho en otras palabras, los usuarios perciben que lo
que transmite cada marca de smartphone
en términos de su personalidad tiene influencia sobre la cantidad de contenidos
que desean compartir acerca de la misma.
Lo
anterior está en línea con lo referido por Dickinger y Lalicic
Aaker
D.A.
Este
hallazgo ayuda a entender y confirmar que los consumidores crean relaciones con
las marcas a través de la personalidad que le confieren a ellas. Estas
relaciones nacen y se fomentan aún más cuando las marcas reafirman su propia
personalidad, la cual se puede hacer expresa a través de distintos medios,
entre los que se encuentran las redes sociales (Paschen et al., 2017; Yun et al.,
2019).
A
pesar de ello, estos contenidos que publican los usuarios en las redes sociales
no necesariamente generan mayor valor de marca, al menos no para el caso de marcas
de smartphones, según revela el
presente estudio ya que, en contraste con lo postulado por Schivinski y
Dabrowski (2015, 2016); Bruhn et al.,
Finalmente,
dado que la tercera hipótesis (H3) no pudo ser comprobada, es posible afirmar
que los contenidos que los usuarios comparten en redes sociales (CGU), no
muestran influencia directa sobre el valor que los consu-midores perciben de
las marcas. Es decir, lo que ven, escuchan y leen los usuarios que sus pares
comentan acerca de una marca no necesariamente impactará en la adjudicación de
valor acerca de ella.
Sin
embargo, con este hallazgo no podría concluirse que definitivamente los CGU no
tienen impacto en absoluto sobre el VMBC, dado que la presente investigación
está limitada a conocer si existe influencia directa, cuando esta podría darse
de forma indirecta con la intervención de alguna otra variable como la actitud
hacia la marca (Schivinski y Dabrowski, 2016). Posiblemente los consumidores de
la ciudad de Guadalajara (México) no se basan únicamente en los comentarios de
otros para asignar valor a las marcas de smartphones
y existen otros elementos interventores que en conjunto conforman la percepción
de valor.
En resumen, los resultados obtenidos con base en el modelo presentado, demuestran que la personalidad que los consumidores perciben de la marca influye en la generación de contenidos en las redes sociales, sin que estos impacten directamente en el valor percibido acerca de ésta. En contraste, la personalidad que los usuarios adjudican a la marca sí tiene influencia directa sobre cuánto valor confieren que obtienen de ella.
6. Conclusiones
En
general, las investigaciones acerca de cómo el valor de marca con base en el
consumidor (VMBC) es impactado por los contenidos generados por los usuarios
(CGU) y por la personalidad de marca (PM) no son numerosas en el contexto de
las redes sociales en México. Contrastando con estudios en otros contextos, a
pesar que la personalidad de marca sí presenta relación directa con el VMBC y
los CGU, estos últimos no muestran un impacto significativo en la creación de
valor.
Este
hallazgo supone un reto para los decisores en las organizaciones, ya que estas
deben llevar a cabo acciones de mercadotecnia y comunicaciones de marca tanto online como offline que ayuden a incrementar a la percepción de rasgos de
personalidad que sean acordes a los de sus públicos meta a fin de que el valor
de marca sea mayor. Para que los consumidores le adjudiquen más valor es
deseable que una marca sea percibida con diferentes rasgos de personalidad
dependiendo del segmento al que se dirige, es decir, congruente con los rasgos
de personalidad de cada tipo de consumidor.
Así,
las marcas que son percibidas como más sinceras, por ejemplo, podrían ser
mercadeadas y dirigidas a segmentos con tendencias a tener una personalidad más
social o de tipo relacional. En esa misma línea, una marca que se comunique de
manera sofisticada sería más conveniente posicionarla entre consumidores con
personalidades que estén en concordancia con estos rasgos, ya que las marcas
impactarán de manera distinta dependiendo de esta característica.
Asimismo,
al momento de planificar acciones mercadológicas las organizaciones tienen que
tomar en cuenta que el valor de una marca no emana directamente de la
generación de contenidos que los consumidores provoquen en las redes sociales,
pues es posible que en el contexto mexicano existan otras variables
intervinientes en la comunicación digital. Además, el VMBC tiene distintas
fuentes y no debe ser adjudicada nada más a los CGU, pues autores como Bruhn et al.
Esta
investigación propone un nuevo aporte cuantitativo que puede servir de base
para los tomadores de decisión, pues con ella tienen un fundamento científico
para sustentar propuestas o campañas en sus redes sociales encaminadas a
generar mayor valor percibido de sus marcas por parte de los consumidores, lo
cual es un precursor de la intención de adquirir el producto.
7. Limitantes
Para
futuras investigaciones debe de considerarse que el ámbito de investigación del
presente estuvo delimitado a la zona metropolitana de la ciudad de Guadalajara,
por lo que se sugiere cautela al extrapolar los hallazgos presentados. En
referencia al tamaño de la muestra, aunque este es estadísticamente válido,
para otros estudios podría utilizarse uno mayor con el fin de proveer de más
robustez a la información y disminuir el error estadístico.
Análogamente,
es debido mencionar que se utilizó un solo tipo de producto (smartphones) para analizar la relación
entre las variables, por lo que un aporte complementario sería contrastar los
resultados de un estudio realizado con base en distintos tipos de productos
tomando en cuenta factores de los mismos como el nivel de involucramiento o
diferenciando aspectos demográficos de los consumidores, tales como su nivel
socioeconómico.
Aunque
este estudio presenta la interacción entre las variables CGU, PM y VMBC, autores como Schivinski y
Dabrowski
Por
último, dados los hallazgos contrastantes con otros autores sobre el impacto de
los CGU sobre el VMBC, se abre una ventana a otras investigaciones que
determinen si existen variables que intervengan en esta relación, así como para
comprobar si existen factores propios de la cultura mexicana que provoquen que
estas dos variables no se relacionen directamente como se observa en otros
contextos.
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