UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN TESIS DOCTORAL El eWom visual en las comunidades de compra social del sector de la moda: el caso Polyvore MEMORIA PARA OPTAR AL GRADO DE DOCTOR PRESENTADA POR Zayda Rodríguez Placencio Directores Raúl Eguizábal Maza Isidro Jiménez Gómez Madrid © Zayda Rodríguez Placencio, 2022 UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN TESIS DOCTORAL El eWom visual en las comunidades de compra social del sector de la moda. El caso Polyvore Presentada por Zayda Rodríguez Placencio Bajo la dirección de Dr. Raúl Eguizábal Maza Dr. Isidro Jiménez Gómez Madrid, 2021 UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN TESIS DOCTORAL El eWom visual en las comunidades de compra social del sector de la moda. El caso Polyvore Presentada por Zayda Rodríguez Placencio Bajo la dirección de Dr. Raúl Eguizábal Maza Dr. Isidro Jiménez Gómez Madrid, 2021 “Todo tiene su tiempo, y todo lo que se quiere debajo del cielo tienen su hora”. Eclesiastés 1-12 DEDICATORIA A la piedra angular de mi vida, mi marido, Carlos. Si algo tengo muy claro es que sin tu apoyo y paciencia esta tesis no sería realidad. Gracias por cada una de las acciones que realizaste para que este doctorado fuera posible, por tu compañía y por tu motivación para que cada día sea una mejor profesional y persona. A mi madre por educarme como soy, por enseñarme a perseverar, lo que ha desarrollando en mi la resiliencia y responsabilidad necesaria para continuar hacia delante en las situaciones adversas. Gracias por todo. A mi hija Micaela, porque sé que lo que he aprendido en este proceso te lo he transmitido y eso me llena de satisfacción, sé que serás una persona perseverante y que logres todo lo que te propongas. AGRADECIMIENTOS Mi más profundo agradecimiento a todas las personas que de una manera u otra han contribuido a que esta tesis sea posible, especialmente a mi familia. A mis directores de tesis, Dr. Raúl Eguizábal Maza por confiar en mí como estudiante y aportar todos sus conocimientos para que este proyecto sea realidad. Mi más profundo agradecimiento. A mi director de tesis, Dr. Isidro Jiménez Gómez ¡Muchas gracias! No tengo palabras para agradecer su empatía, apoyo y palabras de ánimo. Gracias por escucharme cuando lo necesité, por implicarse y motivarme a continuar. Gracias por no permitir que desistiera en mis momentos de desánimos y cuando todo parecía oscuro. Gracias, en definitiva, por motivarme a escribir y enseñarme hacer una mejor estudiante. A la Dra. Natalia Abuín Vences por sus enseñanzas y aportaciones en el inicio de mi investigación. Gracias a Beatriz García García de la Biblioteca de Ciencia de la Información. Conocerte fue una bendición, contar con tu ayuda, asesoría y que te convirtieras en una amiga ha sido de gran estímulo durante todos estos años. Muchas gracias por no limitarte a realizar solo tu trabajo y poner un toque humano a cada uno de nuestros encuentros. A la Sra. María del Carmen Bravo Llatas del Departamento de Apoyo a la Docencia y la Investigación, por su trabajo en el análisis de las tablas presentadas en esta investigación. Gracias por dedicar parte de tu verano para enseñarme a comprender estadística, un mundo desconocido para mí, pero que se hizo más fácil gracias a tus explicaciones y ayuda. A los organizadores del Congreso Internacional de Metodologías en la Investigación de la Comunicación. Gracias a mi asistencia a varios de estos congresos pude ampliar mis conocimientos sobre metodología y conocer a mis actuales directores de tesis. Al Dr. Rafael Tranche y Dr. José Ignacio Niño, por responder a cada una de mis preguntas y por toda la ayuda ofrecida durante estos años de investigación. Así mismo, agradezco al catedrático Ramón Luna, conocerle en el momento oportuno, ha sido de gran ayuda. Gracias por todas sus observaciones. A mis amigos y compañeros de máster y doctorado, Julia Acosta, muchas gracias por tu ayuda en todo momento. Gabriela Patiño y Víctor Hernández, chicos gracias por ser la familia que en mucha ocasiones necesité tener cerca. A mi amiga Karen Alcántara, pues no fue una casualidad el conocernos y que tuviéramos tantas cosas en común, como el estar haciendo un doctorado en la UCM. Era parte del plan de Dios para que nos apoyáramos mutuamente, gracias por escucharme una y mil veces. A mi amiga María Magdalena Martínez, siempre he creído que la vida es un rompe cabeza y tu eres una pieza importante en la mía. Gracias por apoyarme en este largo camino y por todas tus aportaciones. A todos mis amigo/as que en algún momento cuidaron de mi hija para que yo pudiera estudiar, asistir a un congreso, curso, biblioteca o trabajar. Todos han sido mucho más que amigos, han sido familia. Amalia González Aroca, gracias por compartir todos tus conocimientos sobre Polyvore. Por ponerme en contacto con personas que me podían ayudar, por dedicar parte de tu tiempo y siempre aconsejarme cuando lo considerabas oportuno. Eres una excelente profesional y persona. Además, a cada uno de los ex usuarios de Polyvore que participaron en esta investigación. Agradezco al Ministerio de Educación Superior de Ciencia y Tecnología de la República Dominicana MESCyT, por financiar mis estudios de Máster en Comunicación Social y mis estudios de Doctorado. En especial a la Sra. Kuky Ramírez, quien a pesar de no conocerme, en base a mi expediente académico me motivo para que realice este doctorado. 10 ÍNDICE DEDICATORIA 6 AGRADECIMIENTOS 7 RESUMEN 12 ABSTRACT 15 INTRODUCCIÓN 17 I. Justificación de la Investigación 23 II. Objetivo General 28 III. Objetivos Específicos 28 IV. Hipótesis de la Investigación 29 V. Estructura de la Investigación 30 CAPÍTULO 1: ESTADO DE LA CUESTIÓN 33 1.1. El Prosumidor Digital 33 1.2. El Contenido Generado por el Usuario 39 1.3. La Consolidación del Comercio Electrónico 44 1.4. El Comercio Social Como Nuevo Paradigma 49 1.5. El Comportamiento del Prosumidor en el Comercio Social 57 1.6. La Comercialización en Internet de las Marcas de Moda 64 1.7. Las Redes Sociales y Comunidades de Compra Social en el Sector de la Moda 72 1.7.1. Stardoll 73 1.7.2. Chictopia 74 1.7.3. Trendtation 76 1.7.4. Lookbook.nu 78 1.7.5. TrendMe 79 1.7.6. Urstyle 80 1.7.7. Comunidad de compra social en el sector de la moda 81 1.8. La Publicidad eWom visual en el Sector de la Moda 85 1.8.1. El Boca a Boca o Word of Mouth (Wom) 87 1.8.2. El Boca a Boca Electrónico o Electronic Word of Mouth (eWom) 89 1.8.3. El Boca a Boca Electrónico Visual o eWom visual 100 1.9. Las Redes Sociales Visuales 106 1.9.1. Instagram 107 1.9.2. Pinterest 113 1.9.2. Pinterest 117 1.10. El Etiquetado Social en las Redes Sociales Visuales 122 1.11. Polyvore, una Comunidad de Compra Social y Red Social Visual 126 1.11.1. La Comunidad Polyvore 132 1.11.2. El eWom Visual y la Gamificación en Polyvore 141 1.11.3. La Comercialización de Moda en Polyvore 149 CAPÍTULO 2: METODOLOGÍA 154 2.1. Planteamiento Metodológico 154 2.2. Población y muestra. Criterios de Selección de las Usuarias de Polyvore Encuestadas 156 2.3. Diseño del Cuestionario y Tratamiento de los Datos 161 11 2.4. Variables Dependientes y Variables Independientes 165 2.5. Escala y Medición de las Variables 167 CAPÍTULO 3: ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS 172 3.1. Perfíl Sociodemográfico de las Usuarias Encuestadas 172 3.2. Perfil Prosumidor de las Usuarias de Polyvore Encuestadas 175 3.2.1. Generación de Contenido 177 3.2.2. Visita a Tiendas Online 184 3.2.3. Intención de Compra 194 3.3. El Uso del eWom Visual por las Usuarias de Polyvore Encuestadas 203 3.4. Contraste Estadístico de las Principales Variables. Tablas Cruzadas 209 3.4.1. Tablas Cruzadas Grupo de Edad con Categoría 210 3.4.2. Tablas Cruzadas Grupo de Edad con Origen 211 3.4.3. Tablas Cruzadas Grupo de Edad con Todas las Preguntas 213 3.4.4. Tablas Cruzadas con el Método Corrección de Bonferroni 236 3.4.5. Tablas Cruzadas Preguntas Significativas y la Variable Edad 238 3.4.6. Tablas Cruzadas Preguntas Significativas y Variable Categoría 243 3.4.7. Tablas Cruzadas Variable Origen con Variable Categoría 244 3.4.8. Tablas Cruzadas Variable Categoría con la Variable Origen 245 CÁPÍTULO 4: CONTRATACIÓN DE LAS HIPÓTESIS 247 CÁPÍTULO 5: DISCUSIÓN 253 6. CONCLUSIONES 263 7. LIMITACIONES DE LA INVESTIGACIÓN 267 8. POSIBLES LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN FUTURAS 268 9. REFERENCIAS 270 10. INDICE DE TABLAS 293 11. INDICE DE FIGURAS 296 12. MODELO DE CUESTIONARIO APLICADO 298 13. GLOSARIO 304 14. ANEXOS 307 1. Videos de dos Meetup de Polyvore 307 2. Estrategias de marketing a utilizar en las comunidades de compra del sector de la moda para mejorar el eWom visual e influir en la intención de compra 309 12 RESUMEN El auge de las redes sociales (Herrera y Codina, 2015), el crecimiento de los blogs y otros medios digitales que se alimentan de los contenidos que aportan sus miembros, han dado lugar a una nueva forma de comercio electrónico conocido como compra social caracterizada por ser un híbrido entre red social y comercio electrónico. Con el fin aportar una nueva perspectiva en los estudios relacionados con el prosumidor digital, el contenido generado por el usuario (UGC), el boca a boca electrónico (eWom) y principalmente del boca a boca electrónico visual (eWom visual) en las comunidades de compra social, esta investigación tiene como objetivo general, el estudio de los mecanismos que posibilitaban y favorecían el eWom visual entre los usuarios de Polyvore, como parte de una estrategia publicitaria utilizada por las marcas de moda, en una comunidad de compra social orientada a este sector. Este trabajo parte de concepto sobre eWom visual establecido por Ritveld et al. (2016, p. 2), para quienes el “eWom visual es cualquier mensaje donde la información principal es visual, es creado por clientes reales o potenciales de un producto, una marca o una institución. El elemento marca es el factor diferenciador entre eWom visual y UGC”. En este sentido, y siguiendo a Ritveld et al (2016) en este trabajo para que un mensaje sea considerado eWom visual debe reunir una serie de características: (1) el elemento marca debe estar presente en el mensaje, (2) el contenido del mensaje debe ser 70% visual, (3) el mensaje debe ser elaborado por un consumidor o posible cliente. Si otro usuario comparte este contenido también se considera eWom visual, (4) el mensaje debe estar públicamente en Internet para que otras personas lo puedan ver sin un mínimo de esfuerzo. El eWom visual favorece la generación de vínculos en la comunidad y aumenta el impacto de los contenidos que se comparten en la red. Por ello, este estudio es importante para las marcas, especialmente las del sector moda, que estudian cómo vincular sus objetivos 13 comerciales con el uso de las redes sociales y las comunidades de compra social en Internet involucrando al usuario como creador y transmisor de contenidos visuales (prosumidor digital). Las conclusiones de este estudio pretenden ser útiles para la toma de decisiones en el mundo de la empresa. En el ámbito académico pretende aportar nuevos conocimiento sobre fenómeno eWom visual en las redes sociales y comunidades de compras sociales. Entre los hallazgos más importantes se puede destacar que el 32,2% de las encuestadas eran usuarias mayores de 50 años, quienes generaban más de 125 sets en un periodo de seis meses según los datos de la encuesta realizada en el periodo abril-mayo 2018. Usuarias consideradas Style Icon, representando a la prosumidora digital interesada por el mundo de la moda. Esto desmentiría la idea de que las prosumidoras activas de una comunidad de compra como Polyvore son siempre mujeres jóvenes, más acostumbradas a la cultura digital y a las herramientas de edición visual. Aunque, según los resultados obtenidos las mujeres mayores de 50 años son menos conscientes de que generar contenido en Polyvore es eWom visual, y, además, son a las que menos influye ese eWom visual, por ejemplo a la hora de desear comprar un producto y acudir a la tienda online. Sin embargo, en las usuarias de Polyvore más jóvenes se constatan un mayor conocimiento del eWom visual y sus mecanismos, pero también una menor intención de compra de los productos mostrados en la red. Por ejemplo, estas usuarias son conscientes de que al indicar que les gusta un artículo en Polyvore están replicándolo automáticamente en su perfil y generando un efecto viral dentro de la comunidad, es decir, una de las acciones que se consideran eWom visual. Según los resultados, las usuarias más activas consideraban que es beneficioso para la comunidad generar contenido en Polyvore importando productos a través del botón clipper 14 desde las tiendas online. A través de esta herramienta los usuarios introducían en Polyvore nuevos artículos de moda que podían ser utilizados por toda la comunidad para crear sets, generando eWom visual de fuera de la comunidad hacia dentro y también entre las usuarias. Precisamente, esta utilidad podría ser una de las que habrían ubicado a Polyvore como una plataforma de éxito entre los usuarios, llamando la atención de las marcas de moda y de la plataforma de moda de lujo online SSENSE. Palabras claves: Comunidades de compra social; Polyvore; moda; eWom; prosumidor. 15 ABSTRACT The rise and boom of social media (Herrera y Codina, 2015), its growth in terms of blogs among other digital media that feed off the content of what they provide to its members, have given rise to a new form of electronic commerce known as social purchase or social purchasing power, characterized by being a hybrid between social and electronic trade. The purpose of this investigation is to contribute a new perspective in studies related to the digital consumer, the content generated by the users (UGC), electronic word of mouth (eWom) and most importantly visual word of mouth (visual eWom) in social shopping communities. The general objective of this research is to study the different mechanisms that facilitate and support the visual eWom among Polyvore users as part of the marketing strategies utilized by high end brands within the community that consumes these products or brands. Visual eWom “is any message where the main information is visual, created by real customers or potential product, a brand or an institution. The brand element is the differentiating factor between eWom and UGC” (Ritveld et. al., 2016). A message has to meet various characteristics to be considered visual: 1) the brand component has to be present in the message, 2) the content needs to be at least 70% visual, 3) the message has to be created by a consumer or potential client, and 4) the message has to be publicly available on the web so that others can see it with the least effort (Ritveld et al, 2016). Visual eWom benefits the new generation that needs or has a bond to its community since it increases the impact on the content that is shared on the web. This is why this study is important for brands, especially within the fashion industry, that aim at studying and analyzing how to link their sale objectives with the use of social media and social media 16 communities with purchasing power and how they involve the user as a content creator and transmitter of visual content (digital prosumer). Among the most important findings related to the use of visual media we can emphasize that 32.2% of those who were surveyed were users over the age of 50 and the group who generated more than 125 sets in six month period. Users considered as Style Icons represented the digital consumer interested in the fashion world. This would contradict the idea that active users in a community such as Polyvore are always younger women, who are more familiarized and in tune with the digital world and the digital culture as well as the tools utilized in the visual environment. Nevertheless, Polyvore users who are younger do in fact display a bigger knowledge of what eWom is and its mechanisms while equally displaying a lesser intention or interest to purchase what is shown on the web. For instance, these users are conscious that in acknowledging a like or interest in a product shown on Polyvore they are automatically generating more views on their profile and a greater viral effect within the community, which in turn is one of the aspects that are considered and are part of what visual eWom is. According to the results, users who are more active consider that generating content in Polyvore is beneficial for the community by importing products through the “clipper” button of online stores. It is through these tools that users would introduce new fashion items on the Polyvore platform that would in turn become tools for the whole platform community to create sets while generating a visual eWom from outside into the community and also among users. Precisely, this usefulness could have been one of the factors that helped position Polyvore as a successful platform among its users, drawing attention to fashion brand names and online luxury platform SSENSE. Keywords: 17 Social shopping communities; Polyvore; fashion; eWom; eWom visual; digital prosumer. INTRODUCCIÓN En este trabajo se analiza el papel del boca a boca electrónico visual o eWom visual (electronic Word of Mouth Visual), un fenómeno publicitario creciente en los últimos años en las redes sociales y, especialmente, en las comunidades de compra social online sobre moda. Para ello, profundizamos en el comportamiento de las usuarias de la desaparecida comunidad de compra social Polyvore, una de las redes sociales más innovadoras en este campo. En concreto, un análisis de cómo las usuarias de distintas edades comparten contenidos visuales y artículos de moda en Polyvore nos permitirá analizar la cultura del prosumidor digital en el sector de la moda y observar qué diferencias se establecen según la edad de estas usuarias o el país de procedencia. Ritveld, Mazloom, Worring y van Dolen señalan que las investigaciones existentes sobre la publicidad digital Word-of-mouth o eWom se basaban “únicamente en información textual” (2016, p. 1). Estos autores fueron los pioneros en realizar una conceptualización del eWom visual fundamentada en una construcción multimodal que consiste en conceptos textuales y visuales. Así, el eWom visual sería cualquier mensaje creado por clientes reales o potenciales de un producto, una marca o una institución donde la información principal es visual (Ritveld et al., 2016). Por tanto, para que un mensaje publicitario en Internet sea considerado eWom visual debe reunir una serie de características: (1) el elemento marca debe estar presente en el mensaje, (2) el contenido del mensaje debe ser 70% visual, (3) el mensaje debe ser elaborado por un consumidor o posible cliente. Si otro usuario comparte este contenido 18 también se considera eWom visual, (4) el mensaje debe estar públicamente en Internet para que otras personas lo puedan ver sin mucho esfuerzo (Ritveld et al., 2016, p.3). Así mismo, cuando el contenido publicado en Internet es generado por una empresa no se considera eWom visual. Para entender las posibilidades del eWom visual en el contexto de los contenidos generados por el usuario en Internet es necesario primero comprender cómo funciona el boca a boca tradicional. En el ámbito del marketing, el boca a boca o word of mouth (Wom) se realiza cuando los clientes “transmiten información sobre una marca, servicio, producto o empresa a otros posibles clientes” (Babić et al., 2016, p. 297). Esta información se comunica de un cliente a otro o a un grupo reducido de personas. Al respecto, Aguado y García señalan que el Word-of-mouth ha sido utilizado a modo de publicidad efectiva y destacan que “no requiere grandes inversiones ni contrataciones de medios masivos” (p. 42). La clave, por tanto, está en la recomendación, lo que genera confianza y credibilidad. Al no existir en muchos casos un motivo comercial explícito, se confía en el producto y también en la opinión de quien lo recomienda (Aguado y García, 2009). En otros casos, el eWom proviene de un personaje público o influencer y sus mensajes podrían entenderse como comunicación pagada, sin embargo, se mantiene como aval la confianza que genera la figura el propio influencer. Por tanto, el Electronic-Word-of-Mouth (eWom) con objetivos publicitarios encuentra en Internet un territorio especialmente fructífero. Babić et al. (2016), por ejemplo, destacan la variedad de medios y canales a través de los cuales se divulga en Internet el eWom, por ejemplo, reseñas, tweets, publicaciones en blog, pins, “me gusta” en redes sociales, imágenes o por medio de testimonios en formato vídeo (p. 297). En cualquiera de estos casos, señalan Kozinets et al. (2010), el eWom puede ser observado, medido y analizado, ya que estas conversaciones “quedan archivadas de manera semi permanente” (como se 19 citó en Marhuenda, 2016, p. 2). Efectivamente, esta información se convierte en una fuente de valor tanto para los investigadores de la comunicación como para aquellas marcas que analizan su imagen en Internet y estudian cómo son vistos por sus consumidores. Además, los comentarios y opiniones de otros clientes ayudan a reducir la sensación de incertidumbre que se genera en el comprador, quien no sabe si las especificaciones del producto en Internet coinciden con la realidad (Matute et al., 2016). Cuanto mayor es la confianza en el vendedor online, más se minimizan los riesgos percibidos por el comprador. En ese sentido, el eWom puede influir decisivamente en el comportamiento de compra del consumidor (Brown y Lee, 2007; Hennig-Thurau et al., 2004; Gruen et al., 2006). En ese aspecto, en los últimos años ha crecido el interés por delimitar los factores que conducen a la generación del eWom, entre los que estarían, por ejemplo, el deseo de ayudar a otros consumidores o los incentivos económicos (Hennig-Thurau et al., 2004). Babić et al. (2016) señalan que en los últimos 15 años se han realizado más de 100 estudios en esa línea de investigación. Así, el eWom, en cuanto comunicación publicitaria, es especialmente importante en los nuevos hábitos del consumidor digital y los nuevos espacios en los que participa, como es el caso de las comunidades de compra. Estos canales ofrecen a los clientes un papel activo en el proceso de venta y comercialización del producto o servicio (Stephen y Toubia, 2010). En esta línea, Parise y Guinan (2008) lo definen como un comercio creativo y colaborativo que usa como canal los medios online. Por otra parte, Huang y Benyoucef (2013) añaden que el comercio social constituye una nueva categoría del comercio electrónico, hace referencia al uso de la web 2.0 y del contenido que generan los usuarios (p. 246). Así mismo, Hajli, (2014) lo define como una nueva corriente que se deriva del comercio electrónico y permite a los usuarios generar contenido (p. 183). 20 Las firmas de moda buscan la mejor estrategia para captar la atención de su público objetivo. A tal efecto, las comunidades de compra social han ofrecido a las firmas de moda una nueva forma de llegar a sus clientes gracias a la creación de sets o style con artículos de moda (Olbrich y Holsing, 2011). Por medio de estas publicaciones se genera un tipo de eWom visual vinculado a la comunicación publicitaria, donde el papel protagónico lo ocupa el usuario. A pesar de esto, en las distintas investigaciones sobre el tema, las referencias al eWom visual como un tipo específico de comunicación boca a boca son escasas (King et al., 2014). El éxito que están teniendo en los últimos años redes sociales como Instagram, Pinterest, YouTube o TikTok señala que Internet es cada vez más un espacio de comunicación donde el mensaje visual adquiere un papel protagonista. En consecuencia, es importante entender la función que realiza el mensaje visual y, en concreto, el eWom visual en las comunidades de compra y en el comercio social. En este trabajo de investigación se eligió como caso de análisis la comunidad de compra social Polyvore, en funcionamiento entre 2007 y 2018. La startup de moda se encontraba en una posición destacada por contar con usuarios muy activos que importaban 2 millones de artículos a la plataforma cada mes, así como una nueva aplicación para iPhone. Polyvore atrajo a 20 millones de visitas y su tráfico aumentó considerablemente En el año 2012, gracias a su crecimiento orgánico, impulsado principalmente por los usuarios que compartían sus contenidos en redes sociales como Facebook y Pinterest afirma Farr (2012). Siete de los diez principales minoristas de Polyvore pertenecían al sector del lujo y era una plataforma popular entre el segmento más rico de compradores online, explica Farr (2012). Los usuarios de esta comunidad de compra buscaban inspiración sobre moda y 21 expresaban su creatividad a través de las herramientas que les facilitaba la red social. Su función principal era la creación de collages conocidos como sets o styles (Olbrich y Holsing, 2011) que podían ser compartidos en otras redes sociales al momento de su publicación en Polyvore. Así, Olbrich y Holsing destacan la facilidad de uso del editor de Polyvore que “les permite arrastrar y soltar una imagen” (2011, pp. 17-18). Además, los usuarios podían importar a Polyvore cualquier tipo de artículo, fotografía, imágenes, texto y otros elementos visuales desde cualquier medio web para después ser editados a través de un programa muy intuitivo similar a Adobe Photoshop. Cualquier otro usuario de Polyvore podía añadir a sus sets estos contenidos, facilitando el eWom visual. Por último, los miembros de la comunidad podían realizar la compra de los artículos de las firmas de moda siguiendo un enlace que les dirigía a una tienda asociada a través de la acción click-out (Olbrich y Holsing, 2011). Sin embargo, muchos de los artículos de moda presentes en Polyvore fueron importados por sus miembros desde portales como Fartech, Net-a-porter, Yoox o LN-CC lo cual suponía que la comunidad de compra social estaba generando tráfico a estas plataformas, competencia directa de la empresa SSENSE, propietaria actual1 de Polyvore. SSENSE con sede en Montreal es considerada uno de los minoristas electrónicos más influyentes de Canadá. Cuenta con una combinación de marcas de lujo establecidas y emergentes en ropa de mujer, hombre, niños y Everything Else ™ (SSENSE). Cofundada por los hermanos Rami, Firas y Bassel Atallah, exploran con éxito el nexo entre contenido, comercio y cultura a través de su plataforma. “Originalmente construyó la plataforma SSENSE como parte de su tesis de posgrado para su título de ingeniería informática” (BOF). Después de identificar la oportunidad de crecimiento dentro del mercado del 1 Polyvore dejó de funcionar el 2018, actualmente no está operativa en Internet. Es propiedad de SSENSE quien puede activarla de nuevo permitiendo que está tenga presencia en la web nuevamente. 22 comercio electrónico, reclutó a sus hermanos para convertir su proyecto de pasión en un negocio en regla. Actualmente, la web genera un promedio de 100 millones de visitas mensuales. El 80% de su audiencia tiene entre 18 y 40 años (BOF). En cualquier caso, más allá de las razones que propiciaron el cierre en 2018 de Polyvore, este trabajo profundiza en los factores que hicieron exitoso el proyecto y que, de alguna manera, sobreviven en las funciones añadidas por algunas de las redes sociales más exitosas hoy en día. Así, esta investigación analiza la creciente importancia del usuario como generador de contenido visual, un elemento que parece incentivar la interactividad entre los miembros de las redes sociales y que parece tener un papel destacado en las comunidades de compra social. Con esta Tesis, por tanto, se pretende aportar una nueva perspectiva en los estudios relacionados con el prosumidor digital, el contenido generado por el usuario (UGC), el boca a boca electrónico (eWom), y principalmente del boca a boca electrónico visual (eWom visual) en las comunidades de compra social. Esto puede resultar de interés para las marcas del sector moda y en el ámbito académico, debido a que son poco los estudios que se han centrado en el eWom visual como un tipo específico de comunicación publicitaria (King et al., 2014) especialmente de moda, que estudian cómo vincular sus objetivos comerciales con el uso de las redes sociales y las comunidades de compra social en Internet. 23 I. Justificación de la Investigación 1. Justificación Social En el nuevo entorno digital (Sábada, 2015), las fronteras entre negocio y comunicación “parecen haberse diluido”, especialmente en el sector de la moda (p. 12). Así, las plataformas de comercio electrónico se han convertido en un destacado canal de comunicación online para las marcas de moda. El canal online es especialmente fructífero para las marcas que desarrollan su comunicación en Internet y han sabido desarrollar una imagen que hace deseable la compra de sus productos y servicios. El crecimiento de los blogs, redes sociales y otros medios sociales que se nutren de los contenidos que aportan sus miembros, ha suscitado una nueva forma de comercio electrónico llamada compra social, social commerce o social shopping, se caracteriza por ser un híbrido entre red social y comercio electrónico (Holsing y Olbrich, 2012). Así, en las comunidades de compra social o social shopping community (SSC), los usuarios pueden descubrir, compartir, recomendar, evaluar y comprar productos, buscando una experiencia de compra holística. Las SSC poseen las características propias del social shopping por ser su matriz de origen. (Olbrich y Holsing, 2011). Brommont (2014) llega a identificar las comunidades de compra social como una nueva forma de negocio digital. Mientras el comercio electrónico centra el proceso en la navegación web, el análisis de los productos y la venta a través de Internet, las comunidades de compra social se centran en que los miembros de dicha comunidad compartan consejos y sus experiencias de compra (Nah y Tan, 2016). La compra final del producto puede ser el resultado, pero no es el objetivo prioritario. 24 Por tanto, mientras que en los canales tradicionales de comercio electrónico el cliente tiene una función más pasiva, en las comunidades de compra social genera contenidos que favorecen la interacción y la toma de decisiones de compra (Olbrich y Holsing, 2011). En la comunidad de compra Polyvore, los usuarios generaban contenidos conocidos como style o sets, conjuntos de productos que se diseñaban con una sencilla herramienta de diseño virtual, visual sets creation, y que los usuarios podían compartir fácilmente como una forma de eWorm visual. Esta facilidad de uso y difusión de los artículos de moda motivó que bastantes firmas de moda se interesaran por Polyvore y buscaran tener presencia en la plataforma a través de publicidad o creando sus propios perfiles. Tras el cierre de Polyvore han surgido otras plataformas que ofrecen a los usuarios la opción de crear style o sets. Así mismo, plataformas como Instagram y Pinterest cada día crecen en número de usuarios que publican y comparten contenidos del sector moda a través de la publicación de style y looks de estilos. Por tanto, el estudio de Polyvore puede ofrecernos pistas sobre el rol del prosumidor en Internet y los factores que determinan su participación en las comunidades de compra, especialmente en el sector de la moda. En ello adquiere especial relevancia el papel del eWom visual, puesto que en los últimos años destaca como una forma de interacción especialmente exitosa entre los usuarios más jóvenes y en los sectores más creativos. 2. Justificación académica Ante la aceptación masiva que han tenido las redes sociales visuales, explican Gensler, Völckner, Liu-Thompkins y Wiertz (2013), las empresas “se enfrentan a un desafío a la hora de gestionar su marca e integrar a los medios visuales” (como se citó en Ritveld et al., 2016. p. 2). Por un lado, el creciente papel del prosumidor digital supone que el boca a boca publicitario en Internet o eWom ha adquirido una creciente importancia, también en el 25 campo de la investigación sobre comunicación (Babić, 2016; Marhuenda, 2016; Ritveld et al., 2016; Brown y Lee, 2007; Hennig-Thurau et al., 2004; Gruen et al., 2006). Es muy importante desde los estudios de comunicación publicitaria profundizar en eWom visual. La literatura analizada sugiere que la comunicación visual efectiva puede mejorar la calidad del mensaje eWom y así reducir la incertidumbre asociada con el anonimato online, también en los contextos comerciales. A través de representaciones visuales, las empresas pueden mejorar la percepción del consumidor sobre la calidad de los mensajes eWom, la confiabilidad, generando así un mayor interés en sus productos (Park y Kim, 2009). Las redes sociales se han convertido en un escaparate digital que permite a los usuarios descubrir nuevas tendencias de moda. Actualmente los usuarios de Internet no se conforman con leer las reseñas sobre los productos o servicios en el sector de la moda, sino que también recopilan y difunden las imágenes publicadas por otros usuarios. En ocasiones, estas imágenes son contenidos que influyen en el comportamiento del consumidor antes de tomar una decisión de compra, sobre todo si son creadas por personas conocidas o personajes públicos. En este sentido, el eWom visual parece un factor importante en las comunidades de compra social y en las redes sociales visuales propiciando en ocasiones la comercialización de algunos productos o servicios. A pesar de esto, son pocos los estudios que se han centrado en el eWom visual como un tipo específico de comunicación publicitaria (King et al., 2014). Por tanto, este trabajo de investigación busca entender cómo funciona el eWom visual en las comunidades de compra y en las redes sociales, y de qué manera este tipo de comunicación incentiva el comercio electrónico en Internet. Se busca aportar una nueva perspectiva en los estudios relacionados con el prosumidor digital, el contenido generado por el usuario (UGC), el boca 26 a boca electrónico (eWom) y del boca a boca electrónico visual (eWom visual) en las comunidades de compra social. Se ha elegido como caso de estudio la comunidad de compra social del sector moda Polyvore porque reúne entre sus singulares características elementos clave de este eWom visual, como la facilidad de edición de las imágenes y su difusión entre los usuarios. 3. Justificación personal En el año 2012, mientras navegaba en Internet descubrí la plataforma de moda Polyvore, la cual contaba con una sencilla aplicación para editar conjuntos de moda. De esta plataforma me interesaron varios aspectos, tanto desde el punto de vista de usuaria como el de investigadora. Como usuaria podía desarrollar mi creatividad, era un pasatiempo divertido donde podía pasar varias horas sin darme cuenta. Conocí a personas de intereses y gustos similares, con las cuales aún mantengo contacto. A la vez era el lugar ideal para descubrir nuevas marcas y las últimas tendencias de moda. Polyvore era una comunidad donde cada día se creaban nuevas estrategias para atraer la atención e interés de sus usuarios y mantener la interactividad. Por ejemplo, la gamificación a través de concursos que eran patrocinados por las marcas en muchas ocasiones, en otras, eran creados por los propios usuarios. Por medio de estos concursos se daban a conocer marcas chinas como Shein y Romwe, por mencionar algunas. De igual modo, algunos usuarios en ocasiones utilizaban estos concursos para dar a conocer sus propias creaciones o productos. 27 Como investigadora rápidamente intuí la riqueza y potencialidad que me ofrecía una red así. Fueron muchas las ocasiones en las que sólo entraba a analizar qué estaba ocurriendo en Polyvore. A diferencia de otras redes, habían logrado que sus usuarios estuvieran frecuentemente activos, por lo que me preguntaba qué factores estaban potenciando esta frenética actividad. También me preguntaba qué repercusiones podía tener una red así en la comercialización online del sector de la moda. El análisis de la actividad en Polyvore me hizo comprender la importancia de estudiar qué ocurre con las publicaciones de los contenidos visuales que crean los usuarios en las redes sociales o comunidades de compra social. Por qué los usuarios crean contenidos visuales, por qué otros usuarios comentan y comparten estos contenidos. Cómo pueden beneficiarse las marcas de moda de este proceso para incentivar la visibilidad o el aumento de las ventas de sus productos. Aunque los usuarios importaron y crearon gran parte del contenido presente en Polyvore de forma desinteresada, algunas empresas chinas y norteamericanas contactaron con los usuarios más influyentes para que crearan contenidos y sets a cambio de ropa o pago de dinero. Marcas externas al sector de la moda, como Samsung, Red Bull o Starbucks, decidieron también apostar por esta plataforma y visibilizarse en ella. Por tanto, Polyvore se había convertido en un espacio creativo y fulgurante, pero también importante para la publicidad y la comercialización de moda. Es decir, un espacio atractivo para la investigación académica sobre la comunicación publicitaria en Internet. En definitiva, con este trabajo de investigación se ha intentado comprender como la creación y difusión de contenido visual por parte de los usuarios en las redes sociales y plataformas de compra social pueden ser beneficiosas para las marcas de moda. Esperando que esta tesis ayude a generar nuevas estrategias de publicidad no disruptiva en Internet y contenidos creativos generados por los propios usuarios. También los usuarios 28 deberían recibir algún tipo de incentivo que fomente su actividad, especialmente en la edición y difusión de imágenes en las comunidades de compra social y redes sociales. II. Objetivo General El objetivo general de esta investigación es el estudio de los mecanismos que posibilitaban y favorecían el eWom visual entre los usuarios de Polyvore, como parte de una estrategia publicitaria utilizada por las marcas de moda, en una comunidad de compra social orientada a este sector. Con ello se busca aportar una nueva perspectiva en los estudios relacionados con el prosumidor digital, el contenido generado por el usuario (UGC), boca a boca electrónico (eWom) así como del boca a boca electrónico visual (eWom visual) en las comunidades de compra social. Este objetivo general va acompañado de otros tres objetivos específicos que sirven de guía a la investigación. III. Objetivos Específicos 1. Conocer las características específicas que definen a las usuarias prosumidoras más activas de la comunidad de compra social Polyvore a través de rasgos sociodemográficos como la edad o el país de procedencia. 2. Analizar en una comunidad de compra social como Polyvore el efecto comercial que produce eWom visual en las usuarias de la red. 29 3. Entender de qué forma perciben las usuarias de Polyvore su propia actividad como prosumidoras en la comunidad de compra social, identificando qué acciones de las que realizan son eWom visual y en qué medida posibilitan la generación de valor para el resto de los miembros de la comunidad. IV. Hipótesis de la Investigación Los resultados de investigaciones anteriores (Goraya et al. 2019, Hajli 2014, Chu y Kim, 2011, Yan et al. 2016, Erkan y Evans, 2016 y Jalilvand et al., 2011) confirman que el eWom influye positivamente en la implicación de los consumidores hacia las marcas. Pero ¿cómo influía el eWom visual en las usuarias de Polyvore? Este trabajo parte de las siguientes hipótesis: H1. Las usuarias prosumidoras más activas de Polyvore son mayoritariamente mujeres jóvenes de países occidentales. H2. El eWom visual en Polyvore aumenta el deseo de compra de los productos compartidos y las visitas a las tiendas online de las marcas de moda presentes en la comunidad, independientemente de la edad de las usuarias. H3. Las usuarias de Polyvore, independientemente de su edad, se autoperciben como generadoras de contenidos y consideran que el eWom visual genera valor para el resto de los miembros de la comunidad. 30 V. Estructura de la Investigación La presente tesis doctoral se ha estructurado en una primera parte donde se plantea la introducción, justificación, objetivos generales y específicos, las hipótesis y la estructura de la investigación. Además, cuenta con 8 capítulos que conforman la investigación. En la parte introductoria se presenta el tema a estudiar resaltando su importancia. Se explica qué es el eWom visual. Así como su relación con el contenido generado por los usuarios, el boca a boca electrónico y sus principales características. Se indica el por qué se eligió como caso de estudio la comunidad de compra social Polyvore. Asimismo, se presenta el planteamiento de por qué esta comunidad de compra social fue atractiva para las empresas de moda y la plataforma de comercio electrónico online SSENSE que optó por comprarla Finalmente, se destacan las aportaciones de este estudio a favor de las firmas de moda. Se continúa con la justificación de la investigación, la cual está estructurada en: justificación social, justificación académica y justificación personal. Se explica las razones que validan este estudio, así como la motivación e importancia de esta investigación. Se prosigue exponiendo el objetivo general y los objetivos específicos. Los cuales van acompañados de las hipótesis de esta investigación. Se finaliza con la estructura de la investigación con el fin de explicar cómo está planteado este estudio. En el primer capítulo se desarrolla el estado de la cuestión donde se abordan los temas relacionados con el prosumidor digital, el contenido generado por el usuario, comercio electrónico, comercio social, redes sociales del sector de la moda, el boca a boca, boca a boca electrónico y boca a boca electrónico visual destacando sus características y 31 relación con las marcas de moda. Se continúa hablando las redes sociales y comunidades de compra social en el sector de la Moda. Se explica la publicidad eWom visual en el sector de la Moda. Las redes sociales visuales, el etiquetado social, Polyvore, una comunidad de compra social y red social visual, el eWom Visual y la gamificación en Polyvore y finalmente se habla de comercialización de moda en Polyvore. El segundo capítulo está compuesto por la metodología donde se presenta el planteamiento metodológico utilizado. Se expone el criterio utilizado para la selección de la muestra de las usuarias encuestadas. Se continúa explicando cómo se diseñó el cuestionario utilizado y el tratamiento de los datos. Se muestra la operacionalización de las variables utilizadas, así como la escala utilizada para su medición. Se concluye, con los resultados de la investigación, la realización de una correlación estadística entre las variables del cuestionario, utilizando para ello una serie de tablas cruzadas entre las principales variables. Se muestra que previamente se realizó el cruce de tablas realizando comparativas de las variables utilizadas con el método estadístico Kruskal-Wallis. En el tercer capítulo se analizan los resultados, presentando el porqué sólo se trabaja con las mujeres que respondieron el cuestionario. Se muestran los porcentajes obtenidos por edad y lugar de origen. Se prosigue explicando el perfil prosumidor de las usuarias de Polyvore. Se expone como la categoría que ocupa cada usuaria dentro de la red presenta una relación directa con el grado de respuestas obtenidas en la encuesta. Se prosigue demostrando el contraste estadístico de cada una de las principales variables y tablas cruzadas con las variables significativas. Se muestran las tablas cruzadas realizadas utilizando el método Corrección de Bonferroni. Se prosigue con la presentación de las tablas cruzadas preguntas significativas con la variable edad. Tablas cruzadas preguntas significativas con la variable categoría. Tablas cruzadas de la variable origen con la variable categoría y tablas cruzadas de la variable categoría con la variable origen. 32 En el cuarto capítulo se presenta la contrastación de las hipótesis. En el quinto capítulo se aborda la discusión de los resultados finales de este estudio. Se plantea la relación entre el factor etario y el eWom visual en las usuarias de Polyvore, prosumidoras y eWom visual en Polyvore y eWom visual y comercialización de moda en Polyvore. En el sexto capítulo se muestran las conclusiones donde se pauta de forma resumida los principales hallazgos de la investigación realizada. En bases a las conclusiones obtenidas se expone una propuesta de mejoras en las comunidades de compra de sector de la moda. En el séptimo capítulo se recopilan las distintas limitaciones encontradas a lo largo del proceso de investigación. Para finalizar en el octavo y último capítulo se tratan las posibles líneas de investigación futuras. 33 CAPÍTULO 1: ESTADO DE LA CUESTIÓN En esta sección iniciamos explicando la importancia de Internet, las redes sociales y el contenido generado por el usuario que da cabida al boca a boca electrónico. La información eWom cada vez es más valorada por las empresas y los clientes, estudios realizados determinaron que el eWom, además de influir en el valor percibido por los consumidores sobre un producto, servicio o marca, también influye en la lealtad hacia dicho producto, servicio o marca, lo que incide en una mayor o menor aceptación (Jalilvand et al., 2011). Los consumidores pueden crear y difundir información relacionada con la marca. A través de ellas muestran sus preferencias de marca a los demás, por medio de sus interacciones sociales en redes como Instagram o Facebook, lo que representa una herramienta ideal para el eWom (Boyd y Ellison, 2007; Jansen et al. 2009; Knoll 2016; Lyons y Henderson 2005) como se citó en (Veirman, et al., 2017). En efecto, Cheung y Thadani (2012) indican que “el 91% de los usuarios encuestados para su estudio, afirmaron que consultan las revisiones online publicadas en blogs y otros contenidos generados por los usuarios antes de realizar la compra de un nuevo producto o servicio” (p. 461). 1.1. El Prosumidor Digital Actualmente no es posible entender Internet sin las redes sociales y otras plataformas de interacción entre usuarios. En estas plataformas los usuarios crean contenidos y se fomenta la difusión de los mismos entre el resto de los usuarios, dando pie al boca a boca electrónico o eWom. El concepto de Web 2.0 representa una serie de procesos sociales y culturales que se han desarrollado en virtud de la capacidad conectiva y 34 colectiva de la red, afirman Hernández et al. (2014). Los usuarios intercambian información, realizan comentarios, se implican y participan en la Web 2.0. Ha quedado atrás la función pasiva de los usuarios donde solo podían navegar. Pisani y Piotet (2009) identifican a los usuarios como actores web por ser ellos los protagonistas de Internet a través del uso que le dan. Tim O’Reilly identificó el cambio que se estaba generando en los usuarios de la red quienes a través de herramientas sencillas y de fácil acceso comenzaron a relacionarse entre sí y a colaborar. Este fue el paso de la web cerrada a una web participativa que permitía a los usuarios compartir e interactuar con otros usuarios, nos indican Hernández et al. (2014). En tal sentido, Carmona (2008) afirma que el desarrollo de la Web 2.0 “impulsó importantes cambios tanto en el comportamiento como en los hábitos de consumo cultural de los cibernautas. El cibernauta accedió a la condición de prosumidor” (p.7). La palabra prosumidor en inglés prosumer, como un acrónimo que proviene de la unión de dos palabras: “producer” (productor) y “consumer” (consumidor). “Este concepto fue anticipado por Marshall McLuhan y Barrington Nevitt, quienes en el libro Take Today (1972), afirmaron que la tecnología electrónica permitiría al consumidor asumir simultáneamente los roles de productor y consumidor de contenidos” (Carmona, 2008, p.330). De este modo se pasa del usuario consumidor de contenidos a un usuario generador de contenido. Esto implica la creación, redacción y participación a través de comentarios en blogs, publicando fotos y vídeos en los diferentes medios sociales online, entre ellos las redes sociales. La crisis en el sector digital del año 2003 obligó a un gran número de empresas a cerrar sus portales de Internet por falta de visitas. Este suceso es el inicio de la historia de las aplicaciones sociales en Internet, las cuales otorgan un papel protagónico al usuario (Cadevilla, 2010, p. 48). El surgimiento de la web 2.0 ha dado origen al desarrollo de estrategias empresariales que dan mayor importancia a la gestión de contenidos. “Se 35 cambian los viejos modelos y las empresas establecen un contacto bidireccional que permite escuchar, conservar y relacionarse con los usuarios” según nos afirman (Sendra et al., 2014, p. 440). La Web 2.0 es un espacio en Internet que otorga una especial importancia a lo social. Esto aumenta su valor debido a la interacción de las personas que la visitan y comentan nos indica (Cadevilla, 2010). Actualmente las redes sociales influyen en las actividades de marketing, los consumidores utilizan las redes sociales para comunicarse con las marcas, lo que genera un efecto positivo en la evaluación de la marca. Las empresas pueden utilizar estrategias de redes sociales para influir y aumentar sus ventas. Es importante entender cómo las personas utilizan las redes sociales para comunicarse, de este modo se pueden crear nuevas formas de interacción social y conocer el comportamiento del consumidor online (Hajli, 2014). Otros autores afirman que los recientes avances de las tecnologías de la información y comunicación, así como la aparición de las tecnologías Web 2.0 han contribuido al desarrollo del comercio electrónico (Hajli, 2015; Busalim & CheHussin 2016; Huang & Benyoucef, 2013). Es un tipo de comercio que se desenvuelve en un mercado virtual que no presenta límites geográficos ni temporales según nos añade (Garibaldi, 1999). El número de interacciones y conexiones sociales que realizan las personas en Internet han impulsado el comercio electrónico, el cual a su vez ha dado origen al comercio social, mediado por las redes sociales según afirman (Hajli, 2014; Jeppesen & Molin 2003; Shin 2013; como se citó en Hajli, 2015). En este aspecto, Ahmad y Laroche comentan que la proliferación de la tecnología Web 2.0 ha facilitado que el comercio electrónico favorezca la aparición del comercio social, los consumidores son cada vez más dependientes unos de otros, buscan apoyo social, informativo y emocional, online incluso antes de hacer compras 36 (2017 p. 2). El comercio social permite a los consumidores comunicarse, calificar los productos, revisar las opiniones de otros consumidores, participar en foros, así como compartir sus experiencias y recomendaciones sobre un producto o servicio explican (Hajli, 2015; Hajli 2014). Este tipo de comercio centra su atención en el componente social, permitiendo la interacción y facilitando el intercambio de información durante el proceso de compra, afirman Holsing y Olbrich (2012). Es notable que la mayoría de las teorías utilizadas en los estudios del comercio electrónico son teorías relacionadas con lo social, lo que resalta el importante papel del aspecto social que caracteriza al comercio electrónico, así como el impacto de las interacciones sociales en la intención de compra o proceso de toma de decisiones (Busalim y Hussin, 2016). En este contexto, son tres las dimensiones del comercio social: recomendaciones y referencias, foros y comunidades, y calificaciones y comentarios así lo afirma Hajli (2015). Los consumidores están más influenciados por el boca a boca en las plataformas de comercio social (Hajli, 2014). Holsing y Olbrich (2012) realizaron un estudio del modelo de negocio de las comunidades de compra social y concluyen que los consumidores pueden beneficiarse de las diversas funciones que presentan las comunidades de compra social, como son las recomendaciones de otros usuarios, las etiquetas, la clasificación y las interacciones que se realizan con los demás usuarios que componen la comunidad. Analizan el efecto del contenido generado por el usuario UGC aplicado a las comunidades de compra social y afirman que las comunidades de compra social SSC deben ser consideradas por empresas y comerciantes en línea si desean incrementar el conocimiento de su marca, así como para motivar la venta online. La interacción que realizan los usuarios en las comunidades de compra social influye en la creación de eWom y del eWom visual. En consecuencia, el aumento del uso de Internet ha incentivado a que cada día sean más las personas que 37 utilizan la Web 2.0, a través de los foros de discusión online, sitios de revisión de consumidores, blogs y plataformas de redes sociales para intercambiar información de productos nos añaden Balakrishnan et al. (2014, p.178). Así mismo, el eWom puede ofrecer la oportunidad de leer las opiniones y experiencias de consumo de otros clientes, además de permitir a los clientes escribir sus propias contribuciones. En ese mismo contexto, Cheung y Thadani afirman que “la comunicación eWom se refiere a cualquier declaración positiva o negativa realizada por clientes potenciales, reales y anteriores clientes sobre un producto o una compañía teniendo como canal Internet” (2012, p.329). Igualmente, Owusu et al. (2016) señalan que la decisión de compra online puede estar condicionada por la relevancia, actualización y credibilidad del contenido de la información generada por otros usuarios. Por otro lado, Ahmad y Laroche señalan en sus planteamientos los efectos que tienen las revisiones positivas y negativas en los consumidores. Sugieren que “las revisiones negativas comunican fallos relacionados con el servicio, mientras que las positivas se refieren más al producto, entre otras cosas” (2017, p. 202). El origen del eWom se remonta a la década de 1990 cuando surge el comercio electrónico con las empresas tecnológicas: Amazon y eBay. Estas empresas permitieron que sus clientes pudieran escribir reseñas sobre los productos, así como clasificar al vendedor (Busalim y Hussin 2016). Vinculado a este concepto el comercio social es una fusión de compra colaborativa que permite a los consumidores crear, compartir y comentar sobre listas de productos. Los primeros artículos científicos publicados sobre el comercio social surgen en el año 2007. La aparición de la Web 2.0 y las redes sociales permitió a las empresas de comercio electrónico integrar nuevas tecnologías en sus sitios web, lo que ofreció a los consumidores una experiencia de compra más social e interactiva. Al mismo tiempo, la popularidad de las tecnologías de redes sociales ofrece a los clientes la oportunidad de 38 participar cada vez más en comunidades sociales online y compartir activamente sus experiencias y opiniones sobre productos, servicios y marcas con otros consumidores y amigos, concluyen Busalim y Hussin (2016). Por tanto, las redes sociales, son sistemas que agrupan usuarios bajo diferentes criterios (Prato, 2010), se han convertido en el espacio natural del prosumidor digital. La primera red social fue inaugurada en 1997 y se denominó SixDegrees.com. Esta red permitía crear perfiles y listas de amigos. Sendra et al. (2014) explican que en el año 2002 nace Fotolog, la primera red que tiene como fin el intercambio de fotografías. También en ese año nace Flickr, otra red que permite compartir fotografías, además de vender y almacenar fotos y videos (Reynolds, 2013). En 2004, Mark Zuckerber lanza Facebook, la red social que ocupa el primer lugar en el ranking mundial por el número de usuarios que la conforman. Facebook facilitó el desarrollo, consolidación, masificación y proliferación de numerosas redes sociales en los meses siguientes (Ros-Martín, 2009). En diciembre de 2009 comenzó el desarrollo de Pinterest y fue lanzada como beta privada. Fue en marzo del 2010 cuando el sitio procedió con beta abierta, sólo con invitación. En 2018 contaba con 250 millones de usuarios. Pinterest permite a los usuarios guardar y clasificar imágenes por categorías en los diferentes tableros. Algunas de las categorías más populares son la moda y el arte. En enero de 2012 condujo más tráfico de referencia a los minoristas que LinkedIn, YouTube y Google+ (Spivak, 2013). En definitiva, las redes sociales en Internet se originan en el entorno de la Web 2.0, proporcionando más protagonismo al usuario y permitiéndole crear comunidades temáticas y específicas, incluidas las comunidades de compra. En estas comunidades, los usuarios intercambian información y comparten contenido de interés mutuo (Pérez, 2011). Ahora bien, en algunos casos esa información se refiere directamente a la compra y consumo de productos y servicios, aportando nuevas pautas al modelo de comercio electrónico clásico. 39 1.2. El Contenido Generado por el Usuario Internet es actualmente un espacio donde el prosumidor adquiere un rol esencial como generador de contenidos. Esta interactividad ofrece nuevas oportunidades comerciales tanto a las empresas como al consumidor final. De hecho, redes sociales como Facebook, Twitter y LinkedIn se han ido convirtiendo en nuevas alternativas para los proveedores electrónicos, consolidando el comercio social (Hajli, 2014). A estas podemos añadir Instagram, una red visual que permite compartir fotografías a través del dispositivo móvil (Ramos, 2015) y que es utilizada especialmente por las empresas del sector de la moda, arte, diseño y arquitectura. Empresas especialmente interesadas, dado el sector en el que se comunican, en transmitir contenidos visuales. La popularidad de las redes sociales permitió a los clientes participar cada vez más en comunidades sociales online y compartir activamente sus experiencias y opiniones sobre productos y marcas con otros clientes y amigos (Cheung, et al., 2014). Autores como Fernández (2014) añaden que “el contenido generado por el usuario engloba todos aquellos formatos de contenidos, disponibles a través de redes sociales y plataformas online, creados y distribuidos por uno o varios individuos no profesionales” (p. 60). Para que el contenido sea considerado como contenido generado por el usuario este debe ser original, puede ser el resultado de una nueva obra o la adaptación a anteriores propuestas. La Web 2.0 representa la base ideológica y tecnológica, el contenido generado por el usuario puede verse como la suma de todas las formas en que las personas utilizan las redes sociales. El término, que alcanzó una gran popularidad en 2005, generalmente se aplica para describir las diversas formas de contenidos de medios que están disponibles públicamente y son creados por los usuarios finales. Para Kaplan & Haenlein (2010): 40 Según la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE; 2007), el contenido generado por el usuario o UGC debe cumplir tres requisitos básicos para ser considerado como tal: primero, debe publicarse en un sitio web de acceso público o en un sitio de red social accesible a un grupo seleccionado de personas; en segundo lugar, debe mostrar una cierta cantidad de esfuerzo creativo; y finalmente, debe haber sido creado fuera de las rutinas y prácticas profesionales (p.61). Por tanto, el contenido generado por el usuario es cualquier material creado por el usuario y compartido en Internet a través de los medios sociales como Facebook, YouTube, Twitter e Instagram (Bahtar y Muda, 2016). Este se ha convertido en una fuente de valor para los posibles consumidores que buscan conocer las experiencias de otros usuarios antes de comprar un determinado producto, servicio o marca a través de Internet. En ocasiones estos contenidos contienen información más valiosa para el cliente que la que le puede aportar la publicidad tradicional que realizan las empresas en los medios convencionales y online. Los consumidores crean contenido online sobre un producto y los clientes potenciales buscan apoyo social online, es decir, recursos que están disponibles para no profesionales en entornos formales o informal, debido a su alta credibilidad” (Hajli, 2014a, Senecal y Nantel, 2004, como se citó en Ahmad y Laroche 2017, p. 203). Al respecto, Busalim y Hussin (2016) destacan que tres tecnologías principales permiten el comercio social: Web 2.0, redes sociales y computación en la nube (…) el estudio muestra cómo el comercio social y el comercio electrónico utilizan la Web 2.0 y las redes sociales para generar contenidos y compartirlos. Los consumidores confían en la información que le suministran otros usuarios, entienden que éstos no solo hablarán de lo bueno del producto, sino que también comentarán los aspectos negativos del mismo. La información que los clientes encuentran a través de los contenidos que generan otros clientes es de utilidad para crear una intención de compra. Crespo et al. (2015) “destaca que esta información es útil y puede influir en la 41 toma de decisión de compra siempre que el usuario considere que la información es importante y relevante para sus decisiones” (p.15). Las percepciones de los usuarios sobre el valor de la información que está disponible en una red social influyen positivamente en su compromiso con dicha red. Los avances tecnológicos han brindado oportunidades a los consumidores para crear su propio contenido, calificar y revisar servicios y productos, así como dejar sus comentarios en Internet. De hecho, la participación del cliente es un factor muy importante que puede incentivar la venta (Hajli, 2014). Por medio del contenido generado por el usuario o UGC los usuarios expresan sus propias experiencias, es por esto por lo que le resulta más confiable e imparcial, esto influye en que los consumidores se alejen de las prácticas de promociones habituales. Choi y Lee (2017) “los clientes generalmente buscan información de los contenidos generados por los usuarios en Internet para reducir la sensación de incertidumbre que provoca la compra online” (p. 553). Los clientes comparten sus experiencias expresando sus opiniones. Por esta razón dichos contenidos aportan mayor credibilidad para un posible cliente, en relación con los contenidos que generan los vendedores a través del marketing de contenido. Los clientes tienden a pensar que los especialistas del marketing exageran en cuanto a los beneficios del producto, ocultando sus debilidades para influir en el momento de la decisión de compra (Choi y Lee, 2017). Estos contenidos tienen como fin orientar a otros consumidores. Aportan mayor confianza y credibilidad, a la vez ayudan a otros clientes a encontrar productos que coincidan con sus necesidades (Chen y Xie, 2008). 42 El empoderamiento que obtienen los consumidores en las redes sociales los convierte en usuarios activos y los anima a tener interacciones sociales con otros consumidores. Estas relaciones sociales generan valor, tanto para las empresas como para los consumidores. Las empresas se satisfacen al ver que otros consumidores ofrecen información por medio de la generación de contenido (Hajli, 2015). De acuerdo con Bahtar y Muda (2016) “el contenido generado por los usuarios se desarrolla cuando los compradores anteriores comparten su experiencia en línea, con la intención de orientar a otros posibles compradores a través de sus opiniones” (p. 337). El contenido puede consistir en textos que permiten expresar opiniones, experiencias de compra, vídeos, imágenes. En este sentido, Fernández afirma que: La progresiva presencia del contenido generado por los usuarios ha provocado una auténtica revolución sociocultural. En el año 2006 la revista Time nombró a “Tú” (you) el personaje del año. Sí, tú. Tú controlas la Era de la Información. Bienvenido a tu mundo. Tú, fue seleccionado el personaje del año con la intención de homenajear a los millones de usuarios anónimos que día a día comparten sus habilidades a través de la Web. (2014, p. 53) Los grupos de edad más jóvenes con un conocimiento técnico sustancial y la voluntad de participar en línea hacen que el contenido generado por el usuario hoy en día sea fundamentalmente diferente a lo que se observó a principios de la década de 1980, nos añaden (Kaplan y Haenlein, 2010, p. 61). Debido a los contenidos que activamente comparten los usuarios en la Web, el sector económico ha visto surgir nuevos modelos de negocios que se basan en estos contenidos. En los años noventa se inicia y se centra el desarrollo de opciones participativas en los medios nos indica García-de-Torres (2010). Entre los investigadores precursores están: (Neuberger, Tonnemacher, Bielbl y Duck, 1998; Light y Rogers, 1999; Massey y Levy, 1999; Shultz, 1999; Kenney, Gorelik Mwangi, 2000; Paulussen, 2002). Los estudios realizados por 43 estos investigadores presentaban ciertas limitaciones. Se destaca que “las herramientas interactivas sostiene Tanjev Shultz (1999), son una condición necesaria para el inicio de un discurso interactivo, pero la mera presencia o disponibilidad dice poco sobre cómo las utilizan las audiencias y los periodistas” nos comenta (García-de-Torres, 2010, p.589). En este sentido Fernández (2014) acuña el origen del contenido generado por los usuarios a la interacción digital que vivimos en la era actual, indica que este “tuvo su origen en el siglo XXI debido a la consolidación del fenómeno Fandom que se originó con el creciente uso y desarrollo de las incipientes redes sociales de ese momento” (p.60). Los fans han dejado su papel pasivo para convertirse en creadores de contenido que luego es viralizado en las redes sociales. “Las dinámicas comunicativas del siglo XXI se basan cada vez más en el planteamiento de proyectos colaborativos generados en las redes y en los medios sociales” (Fernández, 2014, p. 56). En el año 2004 cuando el usuario se convierte en el dueño de Internet, la selección y promoción de contenidos se realiza a través del boca a boca entre los usuarios. Se han roto las barreras entre productor y consumidor y se ha pasado al concepto de “Intercreatividad (interactividad + creatividad)”, donde los usuarios crean, aportan y opinan a través de la Web. Este concepto fue acuñado por Berners Lee en su ensayo Realising the full potential of the web (1999), donde apunta que los dos factores principales que caracterizan este concepto son la creación e interacción que realizan los usuarios nos afirma Fernández (2014). El contenido generado por el usuario no es un concepto nuevo en el área de investigación, “se han realizado diversos estudios sobre el tema desde 1960 y principios del año 2000” indican Bahtar y Muda (2016, p.341). En esta línea García-de-Torres (2010) 44 indica que el contenido generado por el usuario tiene tres características básicas, la publicación, esfuerzo creativo y creación fuera de los espacios profesionales. Es por esto que no en todos los casos estas tres características se llevan a cabo con la misma intensidad. “Se puede considerar UGC a toda aportación pública del usuario, siempre que no sea una copia, ni un modo de vida (profesionalización). Este contenido debe ser una aportación original del usuario” (p. 585). Otros autores indican que una relación positiva con la marca a través del contenido generado por el usuario “ejerce una influencia significativa que provoca el eWom, compromiso con la marca y potencia la venta” (Kim y Johnson, 2016, p. 98). 1.3. La Consolidación del Comercio Electrónico El comercio electrónico tiene sus inicios en la era digital con la aparición de Internet en la década de los noventa. Factores como la facilidad de acceso a Internet con bajos costes para los hogares y empresas fueron los responsables de su crecimiento. Actualmente es considerado una opción más de compra que se desarrolla por medio de un medio electrónico. Con el rápido desarrollo de la Web 2.0, las compras online se han convertido en una parte importante de la vida moderna (Fagerstrøm y Ghinea, 2010). Por otro lado, Busalim y Hussin (2016) aportan que la raíz del concepto de comercio electrónico se remonta a finales de la década de 1990. Relacionan su origen con las empresas pioneras del comercio electrónico Amazon y eBay, quienes introdujeron funciones que aún hoy día permiten a los clientes escribir reseñas sobre productos o calificar al vendedor. 45 En este sentido, Arias afirma que el desarrollo del comercio por medios electrónicos “es lo que le hace caracterizarse de electrónico y una primera matización que se debe realizar al respecto es que electrónico no es equivalente única y exclusivamente de Internet” (2006, p. 41). Mientras tanto, Kaplan y Haenlein (2010) afirman que la era de las páginas web corporativas y el comercio electrónico se inició con el lanzamiento de Amazon y eBay en el 1995, siendo 6 años después con el estallido de la burbuja de las puntocom en el año 2001 cuando adquiere su mayor auge. De este modo, para triunfar en el mundo del ecommerce es necesario estar bien atento a las innovaciones tecnológicas, y ser constante en el trabajo que se realiza en este canal (Kaplan y Haenlein, 2010). En efecto, los estudios sobre el comercio electrónico han aumentado considerablemente. Abordan numerosos temas de investigación relacionados con el comercio electrónico, como el comportamiento del usuario, los modelos de negocio, el diseño de sitios web de comercio electrónico, la estrategia de adopción, el análisis de redes y desempeño de la empresa. La mayor parte de estos estudios se centran en el comportamiento del usuario, así como en el diseño de su página web, nos añaden Busalim y Che Hussin (2016). En este mismo contexto, Rodríguez (2008) define el comercio electrónico como una forma comercial que se vale de los servicios y enlaces que se proporcionan en documentos electrónicos de Internet. Este tipo de comercio permite al cliente consultar, seleccionar y adquirir la oferta de un distribuidor sirviéndose de los recursos de la Red. En cambio, Álamo (2016) enfatiza que debido a la importancia de las TIC para el desarrollo de la economía digital es necesario conocer la definición del concepto de comercio electrónico por ser su principal componente. En resumen el comercio electrónico tiene la capacidad de alterar las actividades económicas y el entorno social, desempeñando un papel importante en el desarrollo económico de la sociedad. 46 El comercio electrónico es un tipo de comercio que ofrece la ventaja de estar disponible 24 horas al día los 7 días de la semana y 365 días al año, permitiendo al consumidor acceder al producto o servicio sin tener problemas de horarios afirman (Liberos et al., 2011). Se desarrolla utilizando los medios electrónicos, especialmente Internet. Desaparece la figura del vendedor que en ciertas ocasiones puede ejercer influencia en el comprador. El impacto positivo del comercio electrónico en la economía reside en los bajos costes que repercute en la empresa. Permite la creación de un espacio virtual de forma sencilla, reduciendo los costes que requiere un establecimiento físico, lo que repercute en la posibilidad de poder ofertar bienes y servicios a un precio reducido. A esto se suma el uso de nuevas herramientas comerciales que han surgido gracias al nacimiento y la difusión de las nuevas tecnologías de la comunicación e información. Estas herramientas facilitan los trámites dentro de la empresa y a la vez dan lugar a nuevas formas de publicidad (Álamo, 2016). Asimismo, Rodríguez (2008) indica que el comercio electrónico permite acceder a un mercado global, se mejora el conocimiento del mercado debido a los datos que se obtienen de los consumidores. Al respecto, Saiz (2017) cita a Amazon e indica que es un modelo de negocio en el cual se debe tener presencia si se desea tener éxito en el comercio electrónico. Amazon es la mayor tienda del mundo y se caracteriza por mostrar las opiniones o valoraciones que realizan sus clientes, es decir el eWom. En esta plataforma si una marca o empresa recibe malas críticas por parte del cliente, es penalizado. Así mismo, tienen en consideración el porcentaje de las opiniones y la calidad de la misma, resalta que es mejor tener menos comentarios y que estos sean positivos. 47 Dado que Internet ha mejorado las relaciones comerciales, uno de sus principales aportes es “la facilidad que brinda a las empresas para ofrecer sus productos y servicios en diversas partes del mundo, siempre que el cliente tenga acceso a la red” (Martínez y de Hoyos, 2007, p. 182). El comercio electrónico ofrece ventajas a las empresas y a los clientes, se eliminan los límites geográficos y las empresas pueden llegar a lugares que años anteriores eran impensables por los costes que esto implicaba. Además, los productos y servicios se adquieren a un precio más asequible. Entre las ventajas del comercio electrónico según Rodríguez (2008, p. 235) se destacan: 1 La comodidad que le caracteriza. Lo que es un ahorro de tiempo y esfuerzo para el consumidor. 2 Diversidad de oferta, puede tener acceso a productos que en en ocasiones no están disponibles en el mercado local. 3 Precios más económicos que en el mercado habitual. 4 Puede captar a clientes de otras localidades. 5 Rapidez en la comunicación empresa-consumidor y viceversa. 6 Intimidad en el proceso de compra. 7 La compra puede resultar atractiva. No siente la influencia del vendedor. Igualmente, el comercio electrónico presenta una serie de desventajas: 1 Debido a que las transacciones electrónicas se realizan entre países diferentes, pueden presentar problemas vinculados con el marco jurídico y fiscal. 2 Para algunos clientes la compra a través en Internet no es segura porque tienen que depositar sus datos personales y bancarios. 48 3 Las empresas necesitan contar con un plan de marketing que les permite contactar con su público objetivo. 4 No todos los clientes tienen acceso a Internet. 5 No todos los clientes tienen la capacidad de encontrar contenidos útiles que sean acordes a sus necesidades. 6 Al no contar con un vendedor personal, pueden surgir ciertas dudas. 7 En ocasiones debido al volumen del producto se dificulta la entrega. Al realizar una compra electrónica el cliente puede sentir ciertas incertidumbres, si no conoce bien la empresa en la que la va a realizar. Le surgen las dudas de si el producto llegará en el plazo indicado, en qué estado estará, si posee las características descritas y si están de acuerdo con la realidad, así como otras dificultades que pueden presentarse al momento de realizar una devolución o reclamación, especialmente si el país de origen está distante o no comparte la misma lengua. A pesar de estas limitaciones, cada día aumenta el número de clientes que prefieren la compra online por la comodidad y bajos costes que ofrece, lo que ha contribuido a su rápida expansión. En consecuencia, en los últimos años se ha desarrollado la participación de las redes sociales y las plataformas de compra social en el comercio electrónico, aportando un nuevo paradigma del consumo en Internet. En el comercio social los usuarios comparten sus conocimientos, experiencias e información sobre los productos y servicios, proporcionando un entorno favorable al contexto online (Hajli, 2014). Dentro de este marco, Busalim y CheHussin añaden que son tres los conceptos principales “que se unieron para formar el fenómeno de comercio social”: “la tecnología Web 2.0, redes sociales y comercio electrónico” (2016, p. 1076). El desarrollo de esta interacción cliente-vendedor ha dado 49 lugar al comercio social. Parise y Guinan (2008) lo definen como el enfoque colaborativo y social de los mercados online. 1.4. El Comercio Social Como Nuevo Paradigma El crecimiento de las redes sociales ha dado lugar a un nuevo paradigma en el comercio electrónico llamado comercio social o social commerce. En el comercio social las personas emplean las herramientas de las redes sociales de forma colaborativa para compartir experiencias de compras online, así como información relacionada con productos y servicios. Un buen diseño de procesos para el comercio social debe proporcionar un soporte funcional adecuado para satisfacer las necesidades del cliente, comentan Bai et al. (2015). Autores como Akman y Mishra añaden que las redes sociales representan una de las plataformas más importantes para el comercio electrónico (e-commerce) e intensifica la capacidad de comunicación con un gran número de consumidores, que puede ser entre la organización y los consumidores o un consumidor con los consumidores (Mangold y Faulds, 2009; Sago, 2010; Evans, 2012) como se citó en (Akman y Mishra 2017, p. 357) De este modo, el comercio social se desarrolla en las comunidades de compra sociales. Por otra parte, autores como Jin y Ryu (2019, p.105) nos señalan que “el crecimiento exponencial de las redes sociales y los desarrollos recientes en las tecnologías Web 2.0 y Web 3.0 facilitaron las interacciones sociales entre los consumidores en el nuevo dominio del comercio social” (Hajli, 2014). De manera similar, como herramienta productiva para el marketing y el branding, el comercio social mejora la interconectividad entre los consumidores, además, facilita la interacción interpersonal entre consumidores y marcas. Así mismo, ofrece a las marcas 50 oportunidades únicas de co-crear valor con los consumidores en el proceso de construcción de confianza en plataformas emergentes de comercio electrónico (Hajli, 2014; Hew et al., 2016). Ampliando esta idea, Bai et al. (2015) indica que “existen cinco factores claves en el comercio social: apoyo social, incertidumbre del producto, incertidumbre del vendedor, informes diarios de terceros e intención de compra” (p.540). “El comercio social apareció por primera vez en Corea en 2008 y, en ese momento, experimentó un aumento insólito y atrajo a un gran número de empresas y clientes que anticiparon su potencial crecimiento”, Kim y Park (2012, p. 318). Introduce un nuevo modelo de negocio basado en las comunidades en líneas, donde el objetivo principal es diseñar negocios orientados al cliente. El comercio social es un subconjunto del comercio electrónico. En él los usuarios comparten sus experiencias y opiniones sobre un producto o servicio, lo que influye en el desarrollo de la confianza de otros usuarios (Kim y Park, 2012). En sus inicios el comercio social se centró en la socialización que realizaban los consumidores. Con el paso del tiempo, el comercio social se ha remodelado, actualmente se centra en el comportamiento e intenciones de los consumidores. A la vez, posee varios atributos, algunos relacionados con la construcción de la comunidad (Goraya et al., 2019). En tal sentido, el comercio social y las comunidades de compras sociales son un medio basado en Internet, que ofrece a los clientes un papel activo en el proceso de venta y comercialización del producto o servicio (Stephen y Toubia, 2010). En esta línea, Parise y Guinan (2008) lo definen como un comercio creativo y colaborativo que usa como canal los medios online. Por otra parte, Huang y Benyoucef (2013) añaden que “el comercio social constituye una nueva categoría del comercio electrónico, hace referencia al uso de la web 2.0 y del contenido que generan los usuarios” (p. 246). Así mismo, Hajli, (2014) lo define como “una nueva corriente que se deriva del comercio electrónico y permite a los usuarios generar contenido” (p. 183). 51 Por consiguiente, desde el 2012 al 2013 la mayor parte de las investigaciones relacionadas con el comercio social se centraron en el comportamiento de los usuarios. Estos estudios abordaron cuestiones como la intención, el comportamiento, las experiencias de compra, así como la intención de recompra. En el año 2014 el desarrollo se extendió hacia examinar el impacto del comercio social y la creación conjunta de valorar diferentes mercados en línea como el eWom. “En el año 2015, los estudios relacionados con el comercio electrónico se ampliaron para incluir los problemas de riesgo y seguridad, confianza e investigar cómo el cliente participa continuamente en las actividades del comercio social” (Busalim y Hussin, 2016, p. 1080). El comercio social es una oportunidad para una multitud de negocios. Empresas como Amazon, Alibaba, eBay, Trip.com, Qunar.com y muchas otras utilizan una estrategia de desarrollo de las comunidades en online y tecnologías sociales en sus sitios web, con el fin de fortalecer el uso de las redes sociales en el comercio electrónico. A pesar de que estos sitios web incorporan nuevas características sociales y tecnológicas, han surgido como plataformas sociales y comerciales, preparando así el camino al concepto de comercio social (Goraya et al., 2019). Una de las fortalezas del comercio social es que los clientes se auxilian de la información que han compartido otros clientes en Internet antes de comprar algún producto o servicio, con el fin de obtener los mejores precios. Permite a los vendedores llegar a diferentes mercados, a través de las interacciones sociales que realizan los clientes en las diferentes redes sociales. La diferencia principal entre el comercio electrónico y el comercio social es que en el comercio social los usuarios se valen de las redes sociales para generar contenidos y estos contenidos ayudan a otros posibles clientes a adoptar una decisión de compra online (Kim y Park, 2012). 52 La confianza es un tema desafiante para los consumidores en el comercio electrónico, puede ser respaldada por el comercio social que comprende interacciones sociales entre los consumidores lo que permite aumentar el nivel de confianza (Hajli et. a.l, 2004). La desconfianza no establece una buena relación entre los consumidores y las empresas. Así que la confianza es un punto crítico en el entorno online (Hajli, 2015). El impacto que produce el uso de la Web 2.0 y las redes sociales en el comercio electrónico se ve reflejado en los resultados comerciales y en la interacción social que se establece entre consumidores. Es por esta razón que el comercio social refuerza las relaciones comerciales con los clientes, aumenta el tráfico al sitio web de la empresa anunciante y sirve para identificar nuevas oportunidades comerciales a favor del desarrollo de un producto o marca (Huang y Benyoucef, 2013). Los expertos opinan que debe existir un cruce en el comercio social, características como comunidad y plataforma, tienen la función de atraer a los consumidores hacia la intención del comercio social así lo indican (Liang & Turban 2011; Zhang et al. 2014) como se citó en Goraya et al., 2019). Constantinides y Fountain (2008) señalan “que en la web 2.0 las percepciones, preferencias y decisiones de los clientes están condicionadas por los contenidos que generan los miembros de las redes sociales” (p. 235). Añaden que el continuo desarrollo e incremento de aplicaciones en la web 2.0 necesita la participación e interacción de los usuarios de una manera diferente, el usuario no solo se limita al consumidor, sino que también contribuye aportando contenido. Dentro de este marco, las redes sociales han contribuido al desarrollo del comercio social, ellas son la principal diferencia entre el comercio electrónico y el comercio social. Siendo la Web 2.0 la plataforma que permite a las personas desarrollar el comercio social, ya que sus interacciones y contribuciones pueden ayudar a otras personas en la adquisición de un producto o servicio (Hajli, 2015). 53 El comercio social envuelve diferentes disciplinas como son el marketing, la informática, la sociología y la psicología. Cada una aporta diferentes definiciones enfocadas en su objeto de estudio. El marketing entiende que el comercio social es una tendencia notable en los medios online donde las compañías aprovechan los medios sociales y la web 2.0 como herramienta de marketing directo lo que influye en la conducta y decisiones de los consumidores. En el sector informático la definición de comercio social se centra en la tecnología de la información. La sociología centra su definición en el impacto que produce la influencia social que moldea la interacción de los consumidores, basando esta interacción en las comunidades creadas a través de la web. Desde la psicología se fundamenta el comercio social en la influencia que ejercen en el comportamiento del consumidor las opiniones que generan otros usuarios en una comunidad de compra online. En consecuencia, a partir de las definiciones antes señaladas se entiende que el comercio social surge del comercio electrónico, tiene base en la Web 2.0 y se enriquece a través de la interacción que generan los miembros de las redes creando contenido o compartiendo sus opiniones y experiencias de compra. Esto influye en el comportamiento del consumidor antes de realizar la compra online. Las diferencias entre el comercio social y el comercio electrónico, es que en el comercio electrónico priman los objetivos comerciales, la conexión con el cliente y la interacción en los medios virtuales. Mientras que en el comercio social su prioridad es el objetivo social, como la creación de redes, la colaboración y el intercambio de información, es decir en el comercio social la compra tiene un enfoque secundario (Huang y Beyoucef, 2013). Así mismo, “la diferencia principal entre el comercio electrónico y el comercio social 54 es que este último está orientado a la creación de redes y comunidades donde se desarrolla la colaboración e intercambio de información, dando un enfoque secundario a las compras” según afirman Wang y Zhang (2012) como se citó en Huang y Benyoucef (2013, p. 2). Como se observa en las definiciones de la Tabla 1, el comercio social da prioridad a desarrollar una relación entre los usuarios y asume un enfoque colaborativo entre ellos, lo que al final nos lleva a la figura del prosumidor. Las definiciones presentadas por los diferentes autores presentes en la Tabla 1 tienen un denominador común que es que el comercio social se desarrolla a través de las redes sociales. En el comercio social la retroalimentación y la clasificación generan una mayor sensación de confianza. Las consideraciones generadas por un tercero tienden a reducir la necesidad de información publicitaria por parte de los consumidores. En este mismo contexto, Huang y Benyoucef (2013) y Sigala (2015) destacan que el comercio electrónico y el comercio social tienen tres aspectos diferentes: interacción social, objetivos comerciales y conexión con el cliente. En la conexión social, el comercio electrónico fundamentado en la Web 1.0 proporciona una forma clásica (unidireccional) de navegación. Rara vez los comentarios del cliente se envían al vendedor u otro cliente. Sin embargo, en el comercio social ofrece un entorno más social e interactivo que permite a los clientes compartir su información con amigos u otros clientes. En este sentido, el estudio empírico realizado por Wang y Yu (2017) muestra que la interacción social en forma de eWom es un requisito previo para el éxito del comercio electrónico. 55 Tabla 1 Definiciones de Comercio Social Definición Referencia Las actividades mediante las cuales las personas compran o exploran intencionalmente oportunidades de compra al participar y / o participar en un entorno colaborativo online ( Curty y Zhang, 2011 ) La entrega de actividades y transacciones de e-commerce a través del entorno de las redes sociales, principalmente en las redes sociales y mediante el uso de software Web 2.0. ( Liang y Turban, 2011 ) El comercio social es un subconjunto del comercio electrónico que utiliza las redes sociales, los medios online que apoyan la interacción social y las contribuciones de los usuarios, para mejorar la experiencia de compra online. ( Kim, 2013 ) El comercio social es una forma de comercio mediada por las redes sociales que implica la convergencia entre los entornos online y offline. ( Wang y Zhang, 2012 ) El uso de medios basados en Internet que permiten a las personas participar en el marketing, la venta, la comparación, la selección, la compra y el intercambio de productos y servicios en los mercados en línea y fuera de línea, y en las comunidades. ( Zhou et al., 2013 ) El comercio social es el uso de redes sociales en el contexto del comercio electrónico o incluso del comercio móvil. ( Dar y Shah, 2013 ) Una nueva corriente en el comercio electrónico, que fomenta la interacción social de los consumidores a través de las redes sociales. ( Hajli, 2013 ) Un comercio electrónico multiusuario que involucra a varias personas durante una transacción de comercio electrónico. ( Yamakami, 2014 ) https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0268401216300688?casa_token=LAioBh2Jr3gAAAAA:_wOYD5-UfGd9_nbPkaY39zrVWLjkM72_mDmSRamNvGoZWO7zPXpm1IO0W2-sUmstCc9bdoC_kw#bib0100 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0268401216300688?casa_token=LAioBh2Jr3gAAAAA:_wOYD5-UfGd9_nbPkaY39zrVWLjkM72_mDmSRamNvGoZWO7zPXpm1IO0W2-sUmstCc9bdoC_kw#bib0270 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0268401216300688?casa_token=LAioBh2Jr3gAAAAA:_wOYD5-UfGd9_nbPkaY39zrVWLjkM72_mDmSRamNvGoZWO7zPXpm1IO0W2-sUmstCc9bdoC_kw#bib0210 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0268401216300688?casa_token=LAioBh2Jr3gAAAAA:_wOYD5-UfGd9_nbPkaY39zrVWLjkM72_mDmSRamNvGoZWO7zPXpm1IO0W2-sUmstCc9bdoC_kw#bib0405 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0268401216300688?casa_token=LAioBh2Jr3gAAAAA:_wOYD5-UfGd9_nbPkaY39zrVWLjkM72_mDmSRamNvGoZWO7zPXpm1IO0W2-sUmstCc9bdoC_kw#bib0470 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0268401216300688?casa_token=LAioBh2Jr3gAAAAA:_wOYD5-UfGd9_nbPkaY39zrVWLjkM72_mDmSRamNvGoZWO7zPXpm1IO0W2-sUmstCc9bdoC_kw#bib0105 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0268401216300688?casa_token=LAioBh2Jr3gAAAAA:_wOYD5-UfGd9_nbPkaY39zrVWLjkM72_mDmSRamNvGoZWO7zPXpm1IO0W2-sUmstCc9bdoC_kw#bib0145 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0268401216300688?casa_token=LAioBh2Jr3gAAAAA:_wOYD5-UfGd9_nbPkaY39zrVWLjkM72_mDmSRamNvGoZWO7zPXpm1IO0W2-sUmstCc9bdoC_kw#bib0445 56 Definición Referencia Experiencias de compra habilitadas por la tecnología donde las interacciones de los consumidores online mientras compran proporcionan el mecanismo principal para realizar actividades de compras sociales ( Shen y Eder, 2011 ) El comercio y las compras sociales son formas de medios sociales basados en Internet que permiten a las personas participar activamente en la comercialización y venta de productos y servicios en mercados y comunidades en línea. ( Stephen y Toubia, 2010 ) El comercio social se define como el boca a boca aplicado al comercio electrónico ( Wu, Shen y Chang, 2015 ) El comercio social es un tipo especial de comercio electrónico que permite la interacción entre comerciantes y consumidores en un entorno social como Facebook. ( Sturiale y Scuderi, 2013 ) Hacer comercio de forma colaborativa y participativa mediante el uso de las redes sociales a través de una interfaz interactiva empresarial. ( Bagdadi, 2013 ) El comercio electrónico se refiere a la realización de actividades de comercio electrónico utilizando plataformas de redes sociales (por ejemplo, Facebook, Twitter) para ayudar a fomentar las compras online. ( Smith, Zhao y Alexander, 2013 ) Fuente: Busalim y Hussin (2016, p. 1077) https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0268401216300688?casa_token=LAioBh2Jr3gAAAAA:_wOYD5-UfGd9_nbPkaY39zrVWLjkM72_mDmSRamNvGoZWO7zPXpm1IO0W2-sUmstCc9bdoC_kw#bib0335 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0268401216300688?casa_token=LAioBh2Jr3gAAAAA:_wOYD5-UfGd9_nbPkaY39zrVWLjkM72_mDmSRamNvGoZWO7zPXpm1IO0W2-sUmstCc9bdoC_kw#bib0365 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0268401216300688?casa_token=LAioBh2Jr3gAAAAA:_wOYD5-UfGd9_nbPkaY39zrVWLjkM72_mDmSRamNvGoZWO7zPXpm1IO0W2-sUmstCc9bdoC_kw#bib0425 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0268401216300688?casa_token=LAioBh2Jr3gAAAAA:_wOYD5-UfGd9_nbPkaY39zrVWLjkM72_mDmSRamNvGoZWO7zPXpm1IO0W2-sUmstCc9bdoC_kw#bib0370 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0268401216300688?casa_token=LAioBh2Jr3gAAAAA:_wOYD5-UfGd9_nbPkaY39zrVWLjkM72_mDmSRamNvGoZWO7zPXpm1IO0W2-sUmstCc9bdoC_kw#bib0025 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0268401216300688?casa_token=LAioBh2Jr3gAAAAA:_wOYD5-UfGd9_nbPkaY39zrVWLjkM72_mDmSRamNvGoZWO7zPXpm1IO0W2-sUmstCc9bdoC_kw#bib0360 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0268401216300688?casa_token=LAioBh2Jr3gAAAAA:_wOYD5-UfGd9_nbPkaY39zrVWLjkM72_mDmSRamNvGoZWO7zPXpm1IO0W2-sUmstCc9bdoC_kw#bib0360 57 Haciendo hincapié en la adaptabilidad de las redes sociales, algunos de los investigadores de la comunicación que han estudiado el papel del comercio social consideran que el foco de las plataformas sociales es desarrollar el desplazamiento del comercio electrónico hacia el comercio social e identificar los constructos intermedios que repercuten en las intenciones del comportamiento de los consumidores (Chen y Shen 2015; Hajli 2014; Yu et al. 2018) como se citó en Goraya et al. (2019). Por tanto, como señalan Busalim y Hussin, la compra social describe una nueva función de compra colaborativa, permitiendo a los consumidores crear, compartir y comentar sobre listas de productos (Wang y Zhang, 2012). Tras la aparición de la Web 2.0 y las redes sociales, las empresas de comercio electrónico iniciaron la integración de nuevas tecnologías en sus sitios web, lo que permitió ofrecer a los consumidores una experiencia de compra social más interactiva (Curty y Zang, 2013). Uno de los sectores más visibles en este cambio de paradigma es el sector de la moda. 1.5. El Comportamiento del Prosumidor en el Comercio Social El consumidor digital, especialmente el del sector moda, investiga, compara, analiza e interactúa en las opiniones que aportan otros clientes sobre los productos, antes de realizar una compra. Además, aporta su opinión en las conversaciones que realizan otros clientes en los medios digitales y redes sociales de las marcas de moda de su interés, esto le convierte en prosumidor que tiene la capacidad de influir en la comunidad de consumidores de una marca o producto (Álvarez, 2021). Los nuevos avances tecnológicos en los métodos de compra directa en Internet requieren “que se tenga en cuenta la capacidad del individuo para entender sus cambios y complejidades, así como para desarrollar una actitud positiva hacia los mismos”, explican 58 Mafé y Blas (2009, p. 71). Esto es así, entre otras cosas, porque las necesidades, intereses y actitudes de los consumidores varían según su edad y condición social. Así mismo, el nivel de formación es otro factor que está positivamente correlacionado con el conocimiento del canal a utilizar y que influye en el comportamiento de compra online. En esta línea, “la literatura analizada sugiere que el género, la edad, los ingresos y la experiencia afectan a la intención de compra online” (Goraya et al., 2019, p. 5). También las interacciones sociales a través de Internet, por ejemplo, a través de las redes sociales, facilitan e influyen en las decisiones en el proceso de compra. La calidad de la relación se refiere a la cercanía o fuerza de la relación y es uno de los determinantes clave de la lealtad del cliente (Hajli, 2014).Como muestran Bai et al. (2015), los consumidores confían en la información de evaluación de un producto proporcionada por otros usuarios antes que la proporcionada por los vendedores. Habitualmente los consumidores sienten incertidumbre en la elección del sitio web en el cual realizan sus compras, esto se debe a las diferencias entre las características de los productos y servicios que son ofertados en Internet (Mafé y Blas, 2019). Para reducir esta incertidumbre los consumidores buscan información que le ayudará a tomar una decisión (Teo y Yeong, 2003). Durante este proceso se recogen información sobre los productos que se están evaluando adquirir en un futuro (Mafé y Blas, 2019). Por tanto, la calidad y cantidad de la información proporcionada por los consumidores, como las opiniones y valoraciones de los clientes, influyen en la intención del comercio social (Hajli, 2014). En referencia a las dimensiones de la identidad social y el comportamiento del consumidor en el marketing de redes y el comercio social, se ha encontrado que la identidad social sirve como un factor común que impulsa tanto el uso de las redes sociales como el comportamiento de compra de un producto (Wang, 2017) como 59 se citó en (Jin y Ryu, 2019, p. 106). En efecto, fuertes lazos y alto nivel social de identificación influye en el contexto de la toma de decisiones de los consumidores y del producto a consumir (Katona et al., 2011) con el que los consumidores muestran lazos débiles, pero altos deseos de identificación social. La calidad de las relaciones tiene principalmente tres facetas; confianza, satisfacción en la relación y compromiso en la relación. Estos indicadores influyen en una mejor calidad de la relación con el cliente. La confianza es un factor muy importante en el contexto online, donde puede haber mucha incertidumbre. La confianza basada en la credibilidad se basa en la información de reputación y se refiere a la creencia de que la otra parte de una transacción es confiable y honesta. El compromiso, hace referencia al deseo de una persona de continuar una relación con un minorista. Esto es importante para una relación a largo plazo (Hajli, 2014). Llama la atención que “el incremento en el uso y conocimiento de Internet sin duda modificará el comportamiento de compra del consumidor, así como su respuesta ante las acciones de marketing” (Mafé y Blas, 2009, p.72). En este contexto, el comportamiento hace referencia a un aspecto emocional de la confianza, según el cual los consumidores confían en una empresa en función del afecto que sienten hacia ella señala Matute (2015, p. 63). Es posible que la interacción social de los miembros de un grupo sea uno de los principales factores que determinan el comportamiento del consumidor. Los miembros de su entorno tienen una gran influencia en la intención de uso en el comercio social. A mayor confianza sobre las recomendaciones realizadas por otros clientes, mayor será la intención de compra. La mejor manera de aumentar la confianza en las recomendaciones de los productos es mejorar la capacidad percibida y la integridad de los miembros en los sitios de redes sociales. 60 El apoyo social influye en la confianza, los clientes muestran su inclinación hacia la confianza cuando obtienen apoyo informativo y emocional. El apoyo emocional influye en el aumento de la confianza de los clientes (Li y Ku, 2018; Lin et al., 2017). El apoyo que brindan los usuarios a través del comercio social aumenta la confianza en el comercio electrónico. Las pruebas empíricas del estudio realizado por (Hajli, 2015) apoyan significativamente la afirmación de que el comercio social aumenta la confianza entre los consumidores. El contenido generado por el consumidor o UGC es un factor clave en el apoyo social (Bai et al., 2015). En las conclusiones de su estudio, estos autores demuestran que los informes diarios de terceros impactan directamente en la incertidumbre de un producto. Siguiendo esta línea, algunos estudios han demostrado que el engagement visual digital influye en la intención de compra (Velentini et al., 2018). Así lo afirma Colet (2016), quien indica que las investigaciones realizadas por la Escuela Gestalt sobre la percepción humana han sido un modelo de referencia para la comunicación visual. Añade que los trabajos de esta escuela concluyeron, por un lado, que “el estímulo se percibe como un todo” y, por el otro, que “el individuo posee un mecanismo cognitivo hacia una configuración cognitiva ordenada” (Colet, 2016, p. 203). Por otra parte, los clientes valoran más la posibilidad de poder acceder a una mejor oferta y a la vez poder comparar los precios más rápidamente, sobre el hecho de la comunicación de experiencias positivas por parte de las personas que conforman su entorno. Es decir, en la intención de compra online el factor fundamental es “utilidad” que incide en el precio y poder conseguir la mejor oferta. En referencia a la variable “error” señalan que aquellos individuos que desconfían de la Red para transmitir correctamente los pedidos, o que el mismo pueda llegar a tiempo tienen menos probabilidades de realizar compras futuras. “La percepción de estos factores negativos sólo puede proceder de la 61 experiencia de compra, o del boca a boca para los compradores” (Martínez y de Hoyos, 2007, p. 190). En definitiva, los internautas no leen con detenimiento; se limitan a hojear los contenidos del sitio web y se detienen en aquello que les interesa. Valoran ante todo la rapidez en la realización de la compra, así como la facilidad para encontrar los contenidos deseados (Cruz, 2009). De las afirmaciones anteriores se sugiere que las premisas que definen el comportamiento del cliente online están: 1. No leen detenidamente las páginas web. 2. No navegan sin un objetivo claro. 3. No toleran las dificultades que les pueden plantear la navegación y, sin embargo: 4. Sí visitan la web que les ofrece rapidez y facilidad de navegación. 5. Sí confían plenamente en los buscadores. El cliente online valora la rapidez y facilidad de sitio web, que se puede traducir en la comodidad para adquirir un producto sin importar el lugar donde se encuentre, la facilidad de adquirir información detallada de los productos, así como opiniones de otros clientes, finalmente, la ausencia de presión de un vendedor offline. Independientemente del tipo de comunidad virtual, el eWom tiene un efecto significativo en la intención de compra de los clientes online. El eWom y eWom visual desempeñan un papel importante en el comportamiento del consumidor online. Para tal efecto, el eWom positivo está relacionado positivamente con la intención de compra. Las empresas deben estimular a sus miembros para que compartan sus conocimientos o experiencias (Tsang, Kuo, Chen y Ping, 2014) como se citó en (Balakrishnan et al., 2014). En contexto online, los consumidores tienen acceso a mayores niveles de información, al mismo tiempo, un contacto más continuo con 62 los productos ofertados por la empresa influye en las decisiones de compra y en la confianza hacia el vendedor online (Matute et al., 2015). Debido a esto, actualmente los consumidores “utilizan un elenco de criterios para evaluar formalmente bienes y servicios, un conjunto de atributos escalonados y ponderados a los que con frecuencia se denomina con la expresión estructura de preferencias” (Reynolds, 2013, p. 202). Internet no altera la necesidad de una estructura de preferencias, pero si influye en la posición de ciertos criterios en el ranking, dependiendo del consumidor que se trate, del tipo de compra, y el contexto específico del acto de compra (Reynolds, 2013). Mientras tanto, diversos modelos buscan conocer y describir el proceso de respuesta de las etapas por la que puede pasar el cliente, “desde un estado inicial en donde desconoce la marca o producto, hasta la adopción, de un comportamiento de compra” (Rodríguez, 2007, p. 43). Con estos resultados se desarrollan programas efectivos de comunicación que buscan dirigir al posible comprador hacia a realizar una determinada conducta, como la compra del producto. La evaluación de las respuestas cognitivas de los consumidores ayuda a comprender el procesamiento cognitivo que éstos desarrollan cuando reciben el mensaje. El consumidor formula pensamiento al comparar el mensaje que recibe a través del marketing con sus conocimientos, sentimientos y actitudes personales. Estos pensamientos reflejan el proceso cognitivo que desarrolla el consumidor ante la comunicación, lo que influye en el impacto persuasivo y le ayuda a decidir si acepta o rechaza el mensaje (Rodríguez, 2007). Por otro lado, estudios realizados muestran que el comportamiento del consumidor no es del todo realidad racional y que factores ajenos a los precios como la conveniencia la rapidez en la entrega y la amplitud del surtido, siguen siendo importantes en la formación de 63 una estructura de preferencias (Reynolds, 2013). Así lo señalan Szymanski y Hise (2000) “Las ventajas de tiempo y navegación de las compras online pueden manifestarse probablemente en percepciones más positivas sobre la conveniencia” (Reynolds, 2013, p. 203). La llegada del comercio electrónico en los años noventa ha cambiado el comportamiento de los consumidores ante la compra online. Boronat y Pallarés (2012) “refieren que hay tres motivos que incentivaron la compra online, estas son: (1) conveniencia (2) comodidad y (3) precio” (p. 24). Los clientes valoran la posibilidad de comprar productos en poco tiempo, poder comparar con la competencia a través de un clic y la facilidad de obtener los mejores precios. Según Kuttner (1998), Internet es “un mercado casi perfecto porque la información es instantánea y los compradores pueden comparar las ofertas de vendedores de todas partes del mundo” (Reynolds, 2013, p. 80). Por consiguiente, “a pesar de que hoy en día existen muchos consumidores en los mercados de la compra online, aún existen variedad en los precios, diferenciación en los productos y lealtad de las marcas” (Reynolds, 2013, p. 80). Estos factores pueden influir en el comportamiento del consumidor online. Los clientes utilizan diferentes criterios de evaluación antes de comprar un producto o servicio. “Un criterio de evaluación es un atributo o dimensión utilizado por los clientes para evaluar las alternativas (…) que van a componer el conjunto de elección” (Berenguer y Gómez, 2000, p. 134). Según la categoría del producto el criterio de evaluación será diferente. Existen dimensiones que son comunes en casi todos los productos como son el precio, la marca, el lugar de origen, diseño o la garantía que ofrece un producto. Cada cliente según su experiencia y entorno tendrá unos criterios de evaluación diferente. En la compra online se puede considerar como criterios de evaluación los comentarios textuales y 64 aportaciones visuales que realizan otros clientes. Las introducciones de las TIC han causado profundos cambios sociales en el comportamiento del consumidor; estas transformaciones han afectado a las empresas, a las personas y a la sociedad (Reynolds, 2013). En las conclusiones de su investigación, Nasermoadeli et al. (2013) confirman que solo la experiencia emocional y la experiencia social están positivamente relacionadas con la intención de compra, lo que influye en el comportamiento del consumidor online. En este sentido, las relaciones de interacción entre dimensiones de la experiencia del cliente: experiencia sensorial está relacionada positivamente con la experiencia emocional. Así, la experiencia emocional está relacionada positivamente con la experiencia social, y la experiencia sensorial se relaciona positivamente con la experiencia social (p. 135-136). 1.6. La Comercialización en Internet de las Marcas de Moda El cambio en los hábitos de consumo del sector de la moda, han contribuido a que la venta online gane cuota de mercado sobre la venta tradicional en la tienda física. “La moda es el mayor mercado de comercio electrónico mundial, con una previsión de crecimiento del 9,8% anual, según datos de Statista (Álvarez, 2021). La facilidad que ofrece a los consumidores las tecnologías de la información y la comunicación supone una ventaja competitiva para aquellas empresas que sepan aprovecharlo. Debido a la cantidad de información de la que dispone el consumidor, “la confianza hacia los medios de pago por internet continúa creciendo, y existen una gran cantidad de distribuidores confiables y marcas conocidas con buena reputación que continúan sumándose al fenómeno de la venta online” (Fernández, 2019, p.2). Al respecto, Muniesa y Giménez (2020) afirman que las marcas de lujo se reinventan en sus estrategias de marketing y negocios buscando adaptarse y aproximarse a los mercados emergentes 65 deseosos de consumidor moda de lujo. El marketing digital es una herramienta esencial para la comunicación de las marcas líderes en el sector lujo. Gran parte de las empresas líderes en el sector de la moda han incluido a las redes sociales en su marketing mix, y su uso es cada vez más habitual. En este sentido, “el principal contenido de los perfiles corporativos de los líderes de la distribución de moda es marketing y el soporte más atractivo para la audiencia es el visual: fotos y videos” (Fernández, 2019, p. 2). En este contexto la Web 2.0 introduce un nuevo componente social que ha dado lugar a una nueva forma de comunicación en la que el consumidor participa activamente el proceso comercial. Los usuarios digitales están cada día más informado y se resisten a los estímulos de la publicidad tradicional (Muniesa y Giménez, 2020). La compra social ha supuesto en los últimos años una nueva forma de entender el comercio en Internet. Así, en el comercio social, “los proveedores no solo deben ofrecer sus productos, sino también responder a los requerimientos de los consumidores, superar sus expectativas y cumplir con sus demandas para permanecer en su segmento de mercado”, señala García (2020, p. 204). Al respecto, Del Río y Sánchez (2015) afirman que en la actualidad los clientes buscan la mejor manera de aprovechar su tiempo libre y lo enfocan en encontrar nuevas emociones divertidas en cada instante. La publicidad actual se mueve en el mercado del ocio, del entretenimiento y de los movimientos culturales. Es relevante en el sector de la moda, donde la competencia entre firmas es enorme. Las marcas de moda logran un alto retorno de la inversión a través del marketing digital (Muniesa y Giménez, 2020). Mutinga et al. (2011) los consumidores cada vez tienen mayor influencia sobre las marcas con las que interactúan. Sus interacciones tienen un mayor impacto en el comportamiento de del consumidor que las formas tradicionales de marketing y publicidad. Varias estudios sobre las redes sociales indican que el entretenimiento y la información son 66 las principal motivación para el consumidor desarrolle engagement con un contenido relacionado con una marca (Mutinga et al, 2011). Algunas marcas de moda utilizan la técnica de la gamificación en las redes sociales para atraer y mantener la interactividad entre sus usuarios, quienes a través de los diversos concursos y por medio del contenido visual que publican, nutren las plataformas. La gamificación consiste en el uso de técnicas de diseño y elementos de juego en un ambiente no lúdico (Werbach y Hunter, 2012). Como podemos apreciar en la Figura 1 se muestra un sets inspirado en el look de Kourtney Mary Kardashian, el cual fue realizado por una usuaria de Polyvore a través de la técnica de la gamificación. En el mismo se puede ver el nombre de la marca” Victoria Beckham” en las gafas de sol utilizadas en la creación. Es decir se genera eWom visual. 67 Figura 1 Set realizado en Polyvore Fuente: Polyvore 2018 Mena et al. (2018) destaca que “la gamificación ha demostrado tener una gran cantidad de beneficios, entre los que destacan la fidelización del cliente y el incremento de la productividad. Lo más importante es lograr la participación y establecer una comunicación bidireccional (feedback) con el usuario” (p.173). Para que la gamificación sea efectiva se debe conectar con las personas y lograr que se sientan involucradas, con el fin de lograr que la empatía e interacción con la marca. Cuando la gamificación es combinada con otras técnicas de marketing puede atraer grandes beneficios en proyectos que buscan dinamización de eventos, mejorar la 68 promoción o el implementar la reputación de marca. En la Figura 2 podemos ver dos sets publicados desde el perfil de Red Bull en Polyvore para motivar a las usuarias a participar en su concurso organizado por la marca con motivo de la celebración del Festival de Música y Artes de Coachella Valley2, uno de los festivales más grande del mundo. Con motivo de este festival se creó una edición limitada de la lata de Red Bull y se organizo un concurso dentro de Polyvore en el cual se seleccionaron a un grupo de usuarias influyentes para que crearan los concursos desde su perfil, incentivando la publicidad eWom visual. Mena et al., (2018) añade que la gamificación es beneficiosa para las marcas de moda, “estudios demuestran que esta innovadora actividad, es capaz de conseguir resultados muy positivos para una compañía” (p.174). Donde todos ganan motivación, aprendizaje y satisfacción. La clave está en conectar con las personas y hacer que se sientan involucradas, con el fin de lograr que empatía e interactúen con la marca. 2 El festival de Música y Artes de Coachella Valley, celebrado en el Empire Polo Club de Indio, es un clásico que cada abril se convierte en el epicentro de la música a nivel mundial. Se ha transformado en algo cultural con estupendos alimentos y estrellas de alto nivel luciendo sus mejores vestuarios boho del desierto. Fuente: https://bit.ly/38OKTU9 y https://bit.ly/3t6IHR0 https://bit.ly/38OKTU9 https://bit.ly/3t6IHR0 69 Figura 2 Sets Red Bull Editions Fuente: Polyvore 2017 Los productos utilizados para crear contenido visual dirigen tráfico hacia la tienda online de origen. Es importante para las empresas de la moda conocer cuáles son las motivaciones que impulsan a los usuarios a crear contenidos utilizando sus marcas. Muntinga et al., (2011) en su investigación menciona las principales motivaciones que influyen en el uso de las redes sociales:  Entretenimiento. La motivación del entretenimiento cubre diversas gratificaciones que están relacionadas con escapar o ser desviado de un problema o rutina; liberación emocional o alivio; relajación; disfrute cultural o estético; pasar el tiempo y excitación sexual.  Integración o interacción social. Este tipo de motivación abarca distintos medios, así como recompensas que están relacionadas con otras personas. Por ejemplo sentido de pertenecía; conectar con amigos y familiares. Buscar apoyo emocional, sustituyendo el compañerismo de la vida real; “afiliación con personas con otras personas de ideas afines” ( Kaye, 2007), en este sentido “ la interacción social se convierte en un motivador importante para la creación del contenido por parte de usuario” (Daugherty, et al., 2008).  Identidad personal. La motivación de identidad personal abarca las gratificaciones que están relacionadas con el yo. Por ejemplo, la obtención de información de uno mismo. Las motivaciones relacionadas con la identidad personal son abundante en los estudios de motivaciones en las redes sociales. 70  Información. Es cuando se busca consejo y opiniones para reducir el riesgo. Esta motivación incluye por ejemplo el estudio de qué está ocurriendo y en cuáles se está produciendo.  Remuneración: Diversos estudios sobre la motivación en las redes sociales han descubierto que la remuneración es un motor que impulsa a contribuir en las redes sociales. La remuneración es una motivación que involucra a las personas para que participen en el uso de las redes sociales ofreciéndoles algún tipo de recompensa en el futuro que puede ser un incentivo económico, por ej. : Dinero o un premio.  Empoderamiento. Esta motivación se refiere a las personas que utilizan las redes sociales para ejercer su influencia o poder sobre otras personas o empresas. Por consiguiente, la publicación de fotos de looks propios en las redes sociales ha cambiado el comportamiento del consumidor. La nueva práctica de exhibir y compartir con los amigos la ropa que se utiliza diariamente ha cambiado los hábitos de consumo del sector de la moda. Actualmente los usuarios comparten sus looks diarios a través de las redes sociales, por lo que no suelen utilizar un mismo artículo de moda varios días consecutivos. Anteriormente los artículos de moda que poseían los usuarios no estaban tan expuestos. Este proceso de democratización de la moda, sin desestimar la perduración de las marcas de lujo como emblema del sector, produce nuevas tendencias y roles, provocando un cambio de comportamiento para encajar en la fast-fashion y en las peculiaridades del mundo digital y la compra online (Pérez y Molpeceres, 2020). Hoy en día, debido a la publicación de fotos en las redes sociales, los usuarios se ven motivados a un mayor consumo de nuevos productos de moda para poder compartir sus diferentes looks con sus seguidores. La industria de la moda ha aprovechado estos hábitos, y surgen nuevas marcas que se dedican a copiar los modelos de los grandes diseñadores y venderlos a precios más asequibles. 71 En las redes del sector de la moda los usuarios publican semanalmente, a diario o incluso por hora las fotos de sus looks. Los usuarios quieren mostrar sus marcas favoritas en la red. Las marcas se benefician de los miembros influyentes para dar a conocer sus productos e incidir en la percepción de quienes les siguen. El contenido que publican los usuarios por medio de imágenes visuales incita la mentalidad de que una vez que un atuendo o artículo se comparte con el público en las redes sociales no se puede volver a fotografiar. En consecuencia, los consumidores se inclinan más por comprar ropa de bajo precio y de vanguardia para estar a la moda, lo que les facilita compartir sus looks con sus seguidores con mayor frecuencia y mantenerse siempre a la moda. Así, las redes sociales se han convertido en una herramienta de comunicación entre las marcas y el consumidor. Si el cliente se identifica con la marca, tiende a utilizarla, exponerla en las redes sociales y/o mencionarla en sus publicaciones a través del uso de hashtag. Los consumidores, además de ser clientes, también desempeñan el papel de difusores de información que influye en las decisiones de otros consumidores. Por tanto, en el comercio social, los clientes forman una comunidad que tiene la capacidad de tomar decisión, lo que les permite establecer nuevas relaciones sociales con proveedores y vendedores, y así contribuir al desarrollo de nuevas dinámicas (García, 2020). Los contenidos visuales que publican los usuarios dan notoriedad a las marcas y tienden a crear tendencia en el sector de la moda. Es por ello por lo que las marcas deben estar atentas a las publicaciones que realizan los usuarios que tienen relación con ella, sobre todo los usuarios más influyentes, por poseer un gran número de seguidores. 72 1.7. Las Redes Sociales y Comunidades de Compra Social en el Sector de la Moda La revolución digital es sinónimo de nuevas herramientas y plataformas online donde los usuarios pueden mantener interacciones en tiempo real. Esto ha cambiado la forma de comunicación entre las marcas y su público. El sector moda no está aislado ante este fenómeno, y por tanto en su estrategia de comunicación las empresas buscan implementar la interactividad entre sus usuarios. Conjuntamente con la corriente blogger las empresas para darse a conocer e incrementar sus ventas se valen de las redes sociales del sector de la moda. Este tipo de redes sociales logra establecer una comunicación bidireccional con su público. A través de las mismas las marcas pueden ofrecer distracción e información a sus usuarios, a la vez que les comunican de los beneficios que les puede brindar. Este tipo de redes sirve de guía a otros usuarios al momento de consultar las últimas tendencias de la moda. Conjuntamente, pueden ser utilizadas como medio de consultas o inspiración para crear look propios. Cabe destacar que una de las ventajas que ofrece a las empresas, es que en su mayoría estas redes sociales dirigen al consumidor a la tienda online de los productos publicitados. Entre las principales redes sociales especializadas en el sector de la moda podemos mencionar: Stardoll (2004-actual), Close Coutere (2007-actual), Polyvore (2007-2018), Chictopia (2008-actual), lookbook.nu (2008-actual), Trendtation (2009-actual), Trend Me (2009-actual), Pose (2010-2014), Fashiolista (2010-2017), Urstyle (2011-actual). Polyvore es una red social y a la vez una comunidad de compra social, por ser el objeto de estudio de esta investigación se desarrollará en otro apartado. 73 1.7.1. Stardoll Stardooll es la primera red social de moda. Romero (2013) añade que en el área de redes sociales de sector de la moda: “La precursora fue la sueca Stardoll que inició a partir de 2004, es un espacio virtual en línea fundamentado en juegos para vestir muñecas, modelos o personas famosas, diseñar sus outfits, ir de shopping por tiendas y marcas” (p.29). Todo creado sobre una plataforma de dibujos y animaciones. Es una comunidad dirigida a adolescentes entre 9-17 años. Está disponible en 28 idiomas. Según datos del portal cuentan con 456, 012,9463 jugadores. Es una página muy interactiva que ofrece concursos, moda, decoración, belleza, maquillaje, visita al centro comercial, mini juegos, chat y otras opciones para que el usuario mantenga la interactividad. Tienen juegos disponibles para dispositivos móviles y tabletas. Se le puede seguir a través de las principales redes sociales: Facebook, Twitter, Google+, YouTube, Instagram y Pinterest. En el 2010 se realizar un rediseño a su página con el objetivo de captar a usuarios de mayor edad que poseen un mayor poder adquisitivo, con el fin de aumentar la compra de los productos virtuales ofrecidos en la plataforma (TechCruch, 2010). En la Figura 3 se puede apreciar el diseño de la página principal de esta plataforma, donde está la sección juego de vestir, lo que resalta el uso de la gamificación en esta red social. 3 En el portal se refleja el número de jugadores inscrito. Información sustraída el 20 de junio, 2021 de: http://www.stardoll.com/es/ http://www.stardoll.com/es/ 74 Figura 3 Website de Stardoll. Fuente: http://www.stardoll.com/es/ 1.7.2. Chictopia Con más de 255,000 miembros, es la red social de streetstyle con más orientación al ecommerce. Fundada en 2008 por Helen Zhu, Richard Ho y C. Chan. Del Olmo. Fondevila indican que “fue nombrada en el Top 4 de sitios de moda por la revista Nylon y cuenta con una base de 1.5 millones de visitantes y 13 millones de visitas mensuales” (2014, p.15). Se caracteriza por permitir a los entusiastas del estilo y la moda unirse en comunidad, creando perfiles en los que pueden compartir fotos, opiniones e información. En esta plataforma los usuarios intercambian críticas e información acerca de las tiendas de moda de lujo (Crunch Base, 2014). Tiene páginas de marca auto gestionables y pone a su alcance una plataforma muy rica para crear concursos y dar recompensas. Algo común en este tipo de redes sociales. http://www.stardoll.com/es/ 75 Todo el sitio está a cargo de la comunidad y hay un fuerte sentido de la confianza entre los usuarios. Entre la galería de estilos, fórum y blogs de los usuarios es muy fácil para los amantes de la moda mantenerse al día de las últimas tendencias. Lo que diferencia a esta plataforma de otras redes sociales de moda, es que en ella los usuarios interesados en la moda pueden reunirse y ayudarse unos a otros a decidir qué se ve bien en ellos. Oferta la posibilidad de subir fotos y la descripción de tu tipo de cuerpo, a la vez conectar con personas con parecidas complexión y estilo. Se puede buscar amigos por la forma del cuerpo. En la Figura 4 se muestra la página principal de la web Chictopia donde se introduce con la frase cómo vestir en España Street Style. Figura 4 Website de Chictopia Fuente: https://bit.ly/2Uooedn Del Olmo y Fondevila (2014) señalan que esta red se ha convertido en el espacio ideal para el marketing de ecommerce de sector de la moda, a diferencia de otras redes enfocadas en la moda de un modo profesional, en Chictopia figuran modelos comunes. Se le puede seguir a través de las principales redes sociales: Facebook, Twitter, Google+, Youtube, Pinterest e Instagram. https://bit.ly/2Uooedn 76 1.7.3. Trendtation Es la comunidad en línea con más de 100.000 usuarios registrados, fundada en abril, 2009. Es la líder del Street Style en España y un prescriptor importante para los amantes de las tendencias (CrunchBase, 2008). Trendtation es también un directorio de tiendas y marcas del sector de la moda. Resaltan que su objetivo es relacionar ambas partes, tanto la comunidad como el directorio, con la intención de crear una red en la que marcas y consumidores tengan una mejor comunicación diaria, con el fin de lograr la interacción e incentivar la compra. En la Figura 5 se muestra la página principal de esta red social donde se aprecian diversas tendencias de moda. Figura 5 Website de Trendtation Fuente: http://es.trendtation.com/trends Del Olmo y Fondevila (2014) explican que esta web recibe más de 250,000 mil visitas diarias y los usuarios suben diariamente más de 300 nuevos looks. La foto más http://es.trendtation.com/trends 77 votada sube a la portada, lo que aumenta el marketing viral y trae como resultado un aumento en el número de usuarios. Trendtation, se define como “una comunidad online que ofrece inspiración de moda a través de gente real. Al mismo tiempo, te ofrece conectar y comprar las prendas de gente con tu mismo estilo desde The Market o desde la Shop (Trendtation, s.f). La prioridad principal de esta red son los looks realizados por personas apasionadas a la moda. Es una página que está muy vinculada con las bloggers y les permite mostrar sus estilismos. Cuentan con la sección “The Market” donde los usuarios pueden vender, comprar o bien intercambiar artículos nuevos o de segunda mano. Las características de este mercadillo son: 1. Contacto directo entre vendedor y comprador 2. Sin comisiones 3. Posible negociación del precio y gastos de envío 4. Valoraciones de tus ventas por parte de los usuarios Esta red social es tan popular por la variedad de opciones que ofrece a los usuarios, además al igual que otras redes de moda, esta permite que los fans puedan compartir sus looks en Facebook, Twitter, Pinsterest y Google+. En la parte derecha de cada foto se muestra el precio y lugar donde se puede adquirir la prenda mostrada. Podemos notar que se diferencia de otros portales de moda en que le sugiere al usuario a quién debe seguir, clasificándolo por la zona de origen. Es decir, si en tu perfil indicas que vives en Madrid, España te sugiere seguir a personas de las distintas provincias españolas. 78 1.7.4. Lookbook.nu Inspirado por fotoblogs populares de "moda de la calle" como The Sartorialist que es un blog nacido en New York y se caracteriza por recopilar fotografías de anónimos con gran estilo (La Vanguardia). Esta red fue creada en San Francisco en el 2008 por Jason Su y Yuri Lee. Hoy en día, Lookbook.nu es el hogar de una gran comunidad de 600.000 millones de usuarios según indica el portal (CruchBase). En la Figura 6 se muestra la imagen de la pantalla principal de Lookbook.nu. Figura 6 Website de Lookbook.nu Fuente: http://lookbook.nu/ Para Del Olmo y Fondevilla (2014) esta red, cuenta con más de un millón de visitas al mes y más de 50,000 usuarios registrados. Con una estructura muy similar a las demás redes sociales de moda anteriormente citadas en nuestra investigación, Lookbook permite a los usuarios publicar sus looks diarios y compartirlos en otras redes sociales. Cuenta con el botón “Hype” muy similar al “like” de Facebook que permite a los usuarios calificar los outfits de los demás usuarios. La relación social en esta red se basa en comentar y seguir los perfiles de otros usuarios. A las marcas de moda les permite publicitarse en esta plataforma. http://lookbook.nu/ 79 Esta red adquirió 1.6 millones de usuarios en 2014 (Lin et al., 2015). En la figura 6 mostramos la imagen de la pantalla principal de Lookbook.nu. La plataforma Lookbook. nu se define como una comunidad de moda que crece con las aportaciones de los miembros que la componen. Los participantes pueden compartir su estilo propio e inspirarse con las publicaciones de otros usuarios. Los looks más votados que se determinan a través del botón “Hype”, se posicionan en la página Home del portal Se caracteriza por ayudar a sus fans a encontrar inspiraciones de personas de distintas partes del mundo, explorar tendencias, discutir sobre temas relacionados con la moda, participar en concursos, entre otras actividades interesantes para los apasionados por el mundo de la moda y las redes sociales. 1.7.5. TrendMe Fundada en enero del 2009, este portal de moda se basa en fomentar la creatividad, la compra y conectar personas con intereses afines. Por esta razón Del Olmo y Fondevilla, (2014) resaltan que esta red es muy similar a Polyvore ya que permite al usuario la creación de sets acorde a su gusto. Los artículos son agrupados por una gran cantidad de categorías, lo que facilita el uso de los usuarios a la hora de crear los sets, solo deben arrastrar los elementos a la figura “molde”. A diferencia de Polyvore esta red tiene menor cantidad de usuarios activos y su diseño es poco llamativo. La sección de concurso está desactualizada. En la cabecera de la plataforma invitan al visitante a jugar y demostrar su estilo propio. En la Figura 7 se presenta la portada de la página Trendme. 80 Figura 7 Website de Trendme Fuente:http://www.trendme.net/ 1.7.6. Urstyle Es una plataforma de comercio social desarrollada en el 2011. Urstyle.fashion posee características muy similares a las que ofrecía la desaparecida Polyvore. En ella los usuarios pueden subir un moodboard o sets que muestra el precio de los productos y un enlace directo a los sitios web de comercio electrónico de donde provienen los productos. Los consumidores pueden dar me gusta, comentar, e interactuar con los creadores de los sets. Además se crean grupos y concursos organizados por la plataforma y en ocasiones por los usuarios. Existen tutoriales en YouTube de cómo utilizar la comunidad de compra Urstyle. La portada esta web se refleja en la figura 8. 81 Figura 8 Website de Urstyle Fuente: https://urstyle.fashion/ 1.7.7. Comunidad de compra social en el sector de la moda El comercio social conecta las redes sociales y la compra online buscando crear una experiencia de compra holística (Olbrich y Holsing, 2011). La combinación de redes sociales y comercio electrónico ha traído consigo el desarrollo de una nueva plataforma de negocio digital llamado comunidades de compra social (Brommont, 2014). Estas plataformas permiten a los usuarios crear, compartir, comentar, clasificar, descubrir, recomendar y comprar productos en un solo lugar. Por tanto, las comunidades de compra social o Social Shopping Communities (SSC) “se caracterizan por ser un híbrido entre red social y comercio electrónico” (Olbrich y Holsing, 2011, p.17). Las SSC poseen las características propias del social shopping por ser su matriz de origen. Estas características son generadas por los usuarios entre las que se destacan: listas de clasificaciones, recomendaciones, en algunas ocasiones estilo, que son los sets creados por los usuarios, etiquetas sociales y perfil con la descripción de los datos personales y gustos del usuario. Las SSC han experimentado altas tasas de crecimiento y https://urstyle.fashion/ 82 popularidad (Holsing y Olbrich y, 2012). En las SSC las compras se pueden realizar siguiendo un enlace a una tienda online, esta acción se denomina click-out. En este mismo contexto, Liang et al., (2012) señalan que las actividades comerciales realizadas por medio de las redes sociales se conocen como comercio o compras sociales. Así, el “comercio social promueve las interacciones entre consumidores y empresas”, sostienen Ahmad y Laroche (2017, p. 203). El apoyo social y la calidad de las relaciones en los sitios web influyen en la intención del usuario de participar en el comercio social. Estos efectos están mediados por la calidad de la relación entre el usuario y el sitio web de redes sociales (Liang et al., 2012). De hecho, explica Hajli (2014), las redes sociales benefician las transacciones comerciales de los proveedores al “desarrollar relaciones más cercanas con los clientes, enriqueciendo la calidad de la relación, aumentando las ventas y fomentando la lealtad al negocio” (p. 17). Por lo tanto, el concepto de comunidad se ha convertido, argumentan Preece y Maloney-Krichmar (2005), en un “concepto definidor para casi cualquier grupo de personas que utilizan las tecnologías de Internet para comunicarse entre sí” (Reynolds, 2013, p. 186). Las comunidades, y la terminología asociada a los contenidos creados por los usuarios, constituyen los pilares del fenómeno Web 2.0. Históricamente, explica Reynolds (2013), el término comunidad “ha tendido hacer referencia a grupos de personas reducidos y relativamente estables, con vínculo recíproco de intereses comunes” (p. 186). La identificación de los cambios de comportamiento social emergentes es importante debido al hecho de que el desarrollo del comercio electrónico al comercio social es un cambio de comportamiento. La idea que hay detrás del comercio social es que las redes sociales benefician las transacciones comerciales de los proveedores al desarrollar 83 relaciones más cercanas con los clientes, enriquecer la calidad de la relación, aumentar las ventas y fomentar la lealtad al negocio (Hajli, 2014, p. 17). Como vemos, una de las claves de las comunidades de compra social es que el cliente puede compartir sus experiencias personales sobre un producto. Esta información es útil para otros posibles clientes e influye al momento de realizar la compra. Los posibles clientes buscan información basada en las experiencias que publican los antiguos clientes sobre un producto. Las comunidades de comercio y compras sociales siguen creciendo tanto en número como en tamaño. Estos conceptos son formas de medios sociales que están basados en Internet y permiten a las personas participar activamente en la comercialización y venta de productos y servicios en comunidades en líneas (Stephen y Toubia, 2010). Las comunidades iniciadas por sus miembros “fomentan relaciones tanto sociales como profesionales entre quienes las forman”, señala Reynolds (2013, p. 186). Otras de las interacciones generadas por los usuarios en las comunidades de compra social serían: listas de clasificaciones, recomendaciones, en algunas ocasiones estilo, que son los sets creados por los usuarios, etiquetas sociales y perfil de usuario con los datos personales y gustos de sus miembros. La comunidad de compra social ha experimentado altas tasas de crecimiento y popularidad (Holsing y Olbrich, 2012). En este sentido, Stephen y Toubia plantean que las comunidades de compra dan origen al comercio social. La diferencia entre compra y comercio social es que la compra social conecta a clientes, mientras que el comercio social conecta a los vendedores. Es por esto por lo que los roles de los consumidores varían según la plataforma utilizada (2010). Las características de la comunidad del comercio social permiten la comunicación entre los clientes y a la vez desarrollan un mecanismo que admite la gestión de las relaciones entre sí. Cuando esta comunicación tiene inicio, se logra que la interacción social 84 sea mayor. Esta interacción social consigue que los clientes tengan mayor conocimiento y confianza hacia un producto o servicio, debido a que las personas pueden ayudarse a través del intercambio de información. Lo que repercute en el aumento en la intención de compra. Cuando las personas leen opiniones publicadas por otras personas en los foros o comunidades sobre un producto o servicio, aumenta la familiaridad hacia el sitio web (Goraya et al., 2019). Así, de acuerdo con la teoría del apoyo social, en el entorno del comercio social, el apoyo social se puede evaluar en función de los aspectos de tres factores: el apoyo al usuario, apoyo UGC y el apoyo a la plataforma. El soporte al usuario se refiere a las relaciones entre los usuarios en el comercio social. Algunos investigaciones indican que la calidad de las relaciones con los usuarios tiene una influencia significativa en la intención de compra del producto (Bai et al., 2015, p. 540). En definitiva, las comunidades de compras sociales están transformando el modo como se comunican los clientes. Los resultados de estudios académicos han demostrado que la participación de los clientes en las comunidades de las compras sociales afecta las decisiones de compras de los consumidores. (Chen y Xie, 2008, Chen, Wang, y Xie, 2010, Cheung, Xiao y Liu 2014, Cui, Lui y Guo, 2012, Dellarocas, Gao y Narayan, 2010, Zhu y Zhang, 2010 como se citó en Cheung et al., 2015, p. 2512). Es decir, que las comunidades de compra social se nutren y necesitan las contribuciones que realizan sus miembros. Esto indica que para mejorar la característica de sociabilidad en el entorno del comercio social, se deben desarrollar canales de comunicación cómodos y convenientes para que los miembros establezcan y fortalezcan las relaciones entre sí. Además, adquiere importancia implementar un conjunto de políticas y reglas para gobernar las interacciones de los miembros. Las plataformas pueden recomendar listas de relaciones fuera del mundo online a los miembros según sus redes sociales. También les pueden proporcionar herramientas 85 de sociabilidad, como regalos virtuales y juegos sociales, esto permite mejorar la capacidad de sociabilización de los miembros y aumentar el placer de socializar (Zhang et al., 2014). En su estudio sobre los factores que impulsan el intercambio social y las intenciones de compra en las plataformas de comercio social, Ko (2018) afirma que las personas tienden a tener un deseo más débil de participar en las actividades comerciales que de interactuar en las actividades sociales de las redes sociales. Sin embargo, comparado con el deseo social este es más influyente para el intercambio social y las intenciones de compra social en las redes sociales. Los factores que impulsan el deseo social y el deseo comercial pueden variar según los objetivos de uso del comercio social (p. 1). Por tanto, el concepto de comunidad de compra social está estrechamente vinculado al boca a boca en Internet o Word-of-Mouth (eWom). La información que estas comunidades ofrecen al consumidor les orienta sobre qué producto debe seleccionar según su necesidad. Los usuarios ejercen la función de vendedor, pero con la diferencia que expresan sus propias experiencias ya sean positivas o negativas. Este tipo de negocio funciona desde las redes sociales online y derivan tráfico cualificado hacia portales de comercio electrónico a través del boca a boca electrónico. A diferencia de otras tiendas online que se limitan a exhibir sus productos para la venta, estas webs de compras sociales ofrecen al usuario compartir sus preferencias de compra, intercambiar opiniones sobre productos específicos, así como recomendarse sus prendas o sets favoritos. Este modelo de negocio impulsa la interactividad entre sus miembros y, al mismo tiempo, genera eWom (Hsiao et al., 2010). 1.8. La Publicidad eWom visual en el Sector de la Moda Las empresas del sector de la moda han optado en los últimos años por tener una mayor participación en las redes sociales y en las comunidades de compra social, animados 86 por la visibilidad que procuran y la optimización de recursos que permite la publicidad en Internet. Estos cambios alcanzan también al modelo de comercialización, como hemos comprobado. Ligado a esto, Internet ha modificado la práctica del boca a boca o word of mouth, al convertirse en un hecho masivo y al multiplicarse con gran velocidad “se le ha dado el nombre de marketing viral”, explican Aguado y García (2009, pp. 42-43). El efecto boca-oreja, que conforma las bases del marketing viral, fue definida formalmente por Arndt (1967) como la “comunicación oral persona a persona, entre un emisor que no se encuentra vinculado con la comercialización de un producto, servicio o marca y un receptor al que le interesa saber sobre dicho producto, servicio o marca”. (Aguilar et al., 2014, p. 17) Varios estudios han demostrado que la transmisión de información boca a boca o Wom desempeña un papel fundamental en las actitudes, comportamientos y toma de decisiones de los consumidores, señalan Aguilar et al., (2014): Entre los resultados obtenidos de las investigaciones llevadas a cabo hasta el momento se sostiene que el boca-oreja no sólo juega un papel importante en la transmisión de la información, sino también en la transmisión de la influencia (Lin, 1971; Weimann, 1983; De Bruyn y Lilien, 2008). Así, muchos estudios han demostrado que la difusión de información o del boca-oreja entre la gente tiene un papel fundamental en las actitudes, comportamientos y en la toma de decisiones de los consumidores (p. 18). Hoy en día, las empresas buscan estimular a sus clientes para que interactúen, generen contenido y lo compartan en las redes sociales. Es decir, Internet y especialmente las redes sociales, son un nuevo y atractivo canal que las marcas desean utilizar “para reactivar su branding: escuchar, segmentar, hablar, conversar, movilizar, ayudar e involucrar a los posibles clientes para convertirlos en sus usuarios fieles” (Aguado y García, 2009, p.43). Estos autores concluyen que los clientes han generado anticuerpos frente al marketing tradicional y es importante crear un ambiente donde sean los consumidores quienes se encarguen de difundir las ideas. 87 Así, el boca a boca electrónico o eWom ha generado un creciente interés en los últimos años y destacan investigaciones sobre el asunto como las de Chavalier y Mayzlin (2006) o las de Godes y Mayzlin (2004), que estudian el boca a boca y la influencia de los medios generados por el consumidor en los resultados comerciales. En los siguientes puntos vamos a profundizar en estos estudios y los conceptos que estos autores manejan. 1.8.1. El Boca a Boca o Word of Mouth (Wom) El word of mouth (Wom) también conocido como publicidad de boca a boca, es usado como un tipo de comunicación publicitaria en la cual no es necesario realizar las grandes inversiones ni las habituales contrataciones que requieren los medios masivos, explican Aguado y García (2009). La comunicación Wom se describe como el proceso en que los consumidores comparten información y opiniones que dirigen a los compradores hacia un producto, marca o servicio específico (Jalilvand et al., 2011, p. 42). Por tanto, el word of mouth tradicional es definido como las recomendaciones que realizan las personas del entorno sobre un producto o servicio. Esta información puede favorecer a las empresas, el Wom tienen la posibilidad de captar un cliente nuevo, si la recomendación compartida sobre la empresa es positiva. Así, los primeros estudios sobre el boca a boca tradicional o Wom “se basaron en encuestas. Los resultados indican que el Wom es siete veces más eficaz para persuadir a los consumidores a cambiar de marca que la publicidad impresa” (Katz y Lazarsfeld, 1995, como se citó en Trusov et al., 2008, p. 6). Dentro de este marco, Litvin et al. añaden que “las investigaciones de mercado sobre el Wom datan de los años 60” y que “con el tiempo la evolución del Wom ha ido aumentando” (2008, p. 459). Vinculado a este concepto, King et al. (2014) nos indican que Ernerst Dichter (1996) publicó uno de los primeros estudios fundamentales de Wom en 88 Harvard Business Review. En su investigación identificó seis motivaciones claves que son las que impulsan a las personas a participar en el comportamiento Wom, estas son: 1.) participación percibida en el producto 2.) participación propia 3.) gratificación de las necesidades emocionales del producto 4.) otra participación 5.) necesidad de ofrecer algo a las personas que reciben la transmisión Wom 6.) implicación en el mensaje, es decir la conversación que se ve estimulada por la forma en que se presenta el producto en los medios (p. 168-169). En este sentido, Jalivand et al. (2011) afirman que las conversaciones personales y el intercambio informal de información entre conocidos no solo influye en la selección y decisión de compra, sino que también interviene en las expectativas de los consumidores, en las actitudes pre-uso e incluso las percepciones post uso de un producto o servicio (p. 43). Así mismo, Sundaram, Mitra y Webster (1998) como se citó en (king et al., 2014) realizaron una investigación exhaustiva en la que descubrieron ocho motivaciones principales para la generación de Wom (cuatro positivas y cuatro negativas). Es así como, “en el Wom positivo se encuentran: altruismo, implicación del producto, autoevaluación, ayudar a la empresa y en el Wom negativo: altruismo, reducción de la ansiedad, venganza y búsqueda de consejos” (King et al., 2014, p. 169). En el Wom la información llega directamente a una persona que ha solicitado dicha información, es más efectivo porque se transmite a una persona conocida y se confía en la persona que informa. A diferencia del eWom donde la declaración registrada permanece para siempre en Internet y llega a un gran número de destinatarios que pueden ser conocidos o no, nos añaden Godes y Mayzlin (2004). 89 Por lo tanto, el Wom es “un canal de comunicación comercial dominado por el consumidor, en el cual el remitente es independiente del mercado” (Crespo et al., 2015, p.14). El mensaje Wom puede ser más o menos influyente dependiendo de la persona que recibe y codifica el mensaje. Esto se observa cuando el consumidor ha tenido una interacción previa con el producto o la marca (Bones, 1995; Herr, Kardes, y Kim 1991) y cuando el mensaje es congruente con el conocimiento del receptor” (Laczniak, DeCarlo y Ramaswamy, 2001, como se citó en King et al., 2014, p. 169). Además, en el Wom tradicional la comunicación se realiza cara a cara y el receptor puede obtener más provecho de una serie de señales contextuales de su emisor. 1.8.2. El Boca a Boca Electrónico o Electronic Word of Mouth (eWom) La revolución digital ha implicado cambios importantes en el mundo empresarial. Hoy en día, los clientes tienen mayor acceso a la información digital, valiéndose de Internet para localizar los mejores precios de los productos y servicios que desean adquirir, así como las recomendaciones de otras personas (Schiffman et al., 2005). Cabe destacar que las empresas de comercio electrónico ahora involucran a sus consumidores en sitios web de redes sociales para obtener comentarios valiosos sobre productos y servicios que luego pueden ser utilizado a favor de la marca (Busalim y CheHussin, 2016). Como veíamos, el Wom tradicional generalmente se realiza en conversaciones privadas o diálogos, por lo que es bastante difícil compartir esta información con cualquier otra persona que no esté presente en el momento en que se efectúa la comunicación. Sin embargo, la comunicación eWom se caracteriza por su rápida difusión y en ámbitos públicos o semipúblicos. Implica el intercambio de información multidireccional de un modo asincrónico. Cuando el receptor recibe el mensaje eWom no es necesario que el emisor esté presente o conectado en la red. Un ejemplo de esto es la información que se comparte 90 en los blogs, redes sociales y las plataformas de compras sociales. Es una comunicación accesible y se puede disponer de ella durante un período de tiempo prolongado, explican King et al. (2014). Estos autores resaltan en su estudio sobre eWom que para comprender su dinámica es necesario entender en qué difieren el Wom tradicional del eWom. En sus análisis identifican seis características principales que definen la naturaleza del eWom e impulsan su dinámica (King et al., 2014, pp. 170-171):  Volumen mejorado: Cuanto mayor sea el volumen de eWom, es más probable que un consumidor pueda leer acerca de un producto. No en vano, una mayor conciencia tiende a generar mayores ventas.  Dispersión: La dispersión de la plataforma es “el grado en que las conversaciones relacionadas con el producto tienen lugar en una amplia gama de comunidades” (Godes y Mayzlin, 2004, p. 546). La dispersión tiene dos implicaciones específicas: a) la naturaleza de las plataformas podría tener impacto significativo en la incidencia y evolución de eWom y b) desde una perspectiva de medición, es difícil concretar a qué plataformas dirigirse y medir.  Persistencia y observabilidad: eWom implica opiniones transmitidas a través de la palabra escrita. Esto tiene importantes implicaciones. El eWom permanece disponible en la Web 2.0, a diferencia del Wom tradicional. La forma en que se escribe una opinión, el tipo de lenguaje utilizado y otras propiedades sintácticas y semánticas se vuelven muy importantes. La literatura coincide en general en que las conversaciones y valoraciones pasadas tienen un impacto en las futuras opiniones Wom (Bowman y Narayandas, 2001). La persistencia y la observabilidad significan que el eWom existente influye significativamente en el eWom futuro. El eWom no solo influye en el comportamiento del consumidor, sino que también es el resultado de las compras de los consumidores.  Anonimato y engaño: Internet es un medio relativamente anónimo (ku, Wei y Hsiao 2012). El comportamiento egoísta por parte de los vendedores puede reducir tanto la credibilidad como el carácter informativo de eWom. Las acciones encubiertas disminuyen la confianza de los consumidores del eWom. Recientemente, las empresas han desarrollado mecanismos de reputación que registran no solo la calidad de los proveedores, sino también la reputación de los proveedores de 91 reseñas. Las formas en que se construyen estas reputaciones (basadas tanto en el comportamiento anterior como en la calidad de las opiniones) tienen importantes implicaciones para la generación y consumo de eWom.  Relevancia de la valencia: Este término se refiere a la calificación positiva o negativa asignada por los consumidores (generalmente en escalas Likert de 1 a 5 ó 1 a 7) cuando evalúan productos. Con el Wom tradicional, la principal fuente de valencia del mensaje se basa en la interacción entre individuos. La información proporcionada por el remitente tiene la posibilidad de ser malinterpretada, mientras que, en el eWom con una calificación numérica asignada, hay menos problemas para interpretar la valencia de la opinión de un remitente.  Compromiso de la comunidad: El compromiso del consumidor es clave para una ventaja competitiva sostenible, la rentabilidad y la fidelización del consumidor (Blazevic et al., 2013). Numerosas investigaciones han examinado cómo estas comunidades desempeñan un papel importante en la mediación de las relaciones entre la empresa y el cliente en la era moderna. Además, en su trabajo de campo identifican cuatros dimensiones que consideran pueden ser utilizadas por los estudiosos para enfocar sus investigaciones sobre eWom de un modo más preciso. Estas dimensiones son los antecedentes de los emisores y receptores de eWom, así como las consecuencias para los remitentes y receptores del eWom. Cabe destacar que la comunicación eWom posee una velocidad de difusión sin precedentes y permite intercambios en diferentes direcciones de información entre comunicadores y receptores” (Cheung y Thadani, 2010, p. 468). De hecho, el factor contextual, es decir, la plataforma en que las personas intercambian información distingue el eWom el Wom tradicional. Estos autores prevén que, en el futuro, debido a los cambios que presenta Internet, el factor contextual, que se refiere a la plataforma, será uno de los factores determinante que impacte en el proceso de la adopción del eWom. Como consecuencia “dada la cercanía conceptual de eWom y Wom tradicional en los 92 consumidores, los motivos que se han identificado relevantes en la literatura Wom tradicional, también se podría esperar que fueran relevantes en el eWom” (Hennig-Thurau et al., 2004, p.40). En el mismo contexto, investigaciones previas afirman que hay tres aspectos importantes que intervienen en que los usuarios presenten un cambio de actitud influenciada por los contenidos que se generan a través del boca a boca electrónico. Éstos son la cantidad, la calidad y la credibilidad de dichos contenidos. El volumen de comentarios y opiniones publicados en la Red es un elemento representativo de la popularidad de un producto, marca o servicio. Así que Matute et al. (2015) revelan que un excesivo número de comentarios y revisiones puede afectar negativamente la confianza hacia el vendedor online (p.71). Es decir, una sobrecarga de información puede favorecer la popularidad de la marca, pero a la vez puede ser perjudicial para el vendedor online, ya que esta sobrecarga imposibilita al consumidor al momento de asimilar toda la información (Matute et al., 2015). La información eWom cada vez es más valorada por las empresas y los clientes, estudios realizados determinaron que el eWom, además de influir en el valor percibido por los consumidores sobre un producto, servicio o marca, también influye en la lealtad hacia dicho producto, servicio o marca, lo que incide en una mayor o menor aceptación (Jalilvand et al., 2011). Los consumidores pueden crear y difundir información relacionada con la marca. A través de ellas muestran sus preferencias de marca a los demás, por medio de sus interacciones sociales en redes como Instagram o Facebook, lo que representa una herramienta ideal para el eWom (Boyd y Ellison, 2007; Jansen et al. 2009; Knoll 2016; Lyons y Henderson 2005) como se citó en (Veirman, et al., 2017). En efecto, Cheung y Thadani (2012) indican que “el 91% de los usuarios encuestados para su estudio, afirmaron que consultan las revisiones online publicadas en blogs y otros contenidos generados por los usuarios antes de realizar la compra de un nuevo producto o servicio” (p. 461). 93 El eWom se puede utilizar para transmitir la reputación del producto, la reputación de la marca y la reputación de productos complementarios. Hasta que la tecnología de la compra social gane total aceptación los minoristas electrónicos, así como los compradores deben considerar al eWom como la primera y quizás la principal fuente de experiencia de compra social. A pesar de que existen muchas formas de interacción social, la forma más comúnmente adoptada son las calificaciones y reseñas online (Amblee y Bui, 2011). Así mismo, el eWom en las plataformas de redes sociales se puede examinar por medio de tres aspectos: búsqueda de opinión, dar opinión y pasar opinión. Las investigaciones pasadas han visto que la búsqueda de opiniones y dar opiniones son dos dimensiones importantes del Wom tradicional (Chu y Kim, 2011). Por lo tanto, “los consumidores que tienden a tener un alto grado de búsqueda de opinión tienden a buscar información y consejos de otros antes de tomar una decisión de compra” (Chu y Kim, 2011, p. 50). La investigación exploratoria realizada por Ahmad y Laroche (2017) tenía como objetivo llenar el vacío existente sobre la literatura del eWom, además, de estudiar los temas de las revisiones y sus efectos para determinar su utilidad. Las reseñas útiles influyen en las ventas (Liu, 2006). Por esta razón, el estudio de los temas que hacen que una reseña de un producto sea útil es fundamental. Estos autores indican que en términos de similitudes, tanto las críticas positivas como las negativas muestran preocupación por otros clientes, ya sea recomendando el producto o advirtiéndoles sobre el producto (Ahmad y Laroche, 2017). Diversos investigadores se han centrado en el análisis del fenómeno boca a boca electrónico y su vinculación con las compras sociales, como muestra la Tabla 2. 94 Tabla 2 Estudios sobre el eWom en las redes sociales y comunidades de compras sociales Temática de estudio Autores El eWom y la compra online El eWom en las redes sociales posee el papel más importante en la promoción de las compras online. El eWom se ve impulsado por el surgimiento del comercio social Goraya et al. (2019), Hajli (2014), Ahmad y Laroche (2017), Chevalier y Maylin (2006), Chu y Kim (2011), Yan et al. (2016), Erkan y Evans (2016) Por medio de Internet las personas tienen acceso a las opiniones de otros consumidores. Schiffman et al.(2005), Jin y Ryu (2019), Moldovan et al ( 2017), Ahmad y Laroche (2017), Cheung y Thadani (2012), Chu y Kim (2011) Las empresas involucran a sus consumidores en las redes sociales para obtener comentarios valiosos a su favor. Busalim y Che Hussin (2016),Trusov, et al (2008) El eWom influye en la lealtad hacia el producto Jalilvand et al., 2011) eWom en la intención de compra y recompra online Erkan y Evans (2016), Matute, et al. (2016) El eWom según su fuente de procedencia Las formas en que se transmiten y consumen los mensajes afectan significativamente el impacto del eWom King et al. (2014), Bai, et al.( 2015), Cheung y Thadani (2010) Desconfianza de los consumidores La información relacionada con la identidad de los revisores influye en los consumidores Chris, Anindya y Batia ( 2008) Calificaciones y reseñas falsas producidas por terceros afectan el mensaje eWom. Hajli (2015), Kim y Song (2005), Bai, et al. (2015) El exceso de revisiones y comentarios puede afectar la confianza hacia la marca Al-Obeidat, et al. (2018) Fuente: Elaboración propia 95 Como consecuencia, Cheung y Thadani (2010) a partir en las revisiones de estudios anteriores clasifican el eWom en dos niveles diferentes: “análisis a nivel del mercado y análisis a nivel individual” (p. 461). Para esta investigación interesa especialmente el análisis a nivel individual, en el cual los investigadores proponen el eWom como un proceso de influencia personal, donde la comunicación entre el remitente y el receptor puede influir en la decisión de compra del consumidor. En este sentido, Matute et al. (2016) afirman que las características de boca a boca electrónico influyen de manera positiva en la utilidad percibida de la página web, pero la confianza hacia el producto o servicio se obtiene a través de la calidad de los comentarios que realizan los usuarios. Al mismo tiempo, una mayor cantidad de recomendaciones en la plataforma puede afectar de manera negativa la confianza en el vendedor online. Por medio de las valoraciones online los consumidores crean información que ayuda a otros clientes a tomar decisiones de compra. Ofrecen una experiencia indirecta a través de sus publicaciones. Las valoraciones de los clientes online son parte de la influencia social y ejerce dos funciones (informar y recomendar) Matute et al. (2016). Se informa cuando las revisiones online ofrecen información orientada al usuario y recomiendan cuando proporcionan información que destaca los resultados negativos o positivos de un producto. En los estudios de (Wangy Fesenmaier, 2004) enfatizan que las valoraciones online son la principal fuente de comunicación del eWom. En función del tipo de comportamiento manifestado por los usuarios se puede distinguir entre consumidor activos y pasivos. Siguiendo con el planteamiento de Matute et al. (2016) “Los usuarios activos comparten sus opiniones con otros consumidores, publicando sus valoraciones en los diversos canales online. El usuario pasivo se centra en la búsqueda de información, como leer los comentarios y experiencias compartidas por otros consumidores” (p. 62). 96 Los medios de comunicación electrónicos ejercen un impacto sobre las relaciones interpersonales. Algunos son medios sincronizados que permiten el intercambio de información vía Internet en tiempo real. Por ejemplo, la mensajería instantánea, mientras que otros son asincrónicos, en estos la comunicación no se realiza en tiempo real, por ejemplo, el email y los blogs. De acuerdo con Litvin et al. (2008) “las fuentes de procedencia del eWom desempeña un papel importante en la toma de decisión de compra del consumidor” (p. 462). De modo similar Cheung y Thadani (2012) aportan que la popularidad de la web 2.0 ha otorgado poder a los consumidores para que pueda influir en otros a través de una gran variedad de plataformas que les permiten publicar contenidos. “Las personas comparten sus conocimientos y experiencias con mayor libertad cuando sienten que su participación mejora su reputación” (Hajli, 2014, p.18). De igual forma Raynolds (2013, p.201) aporta que la tipología del eWom está dividida en: a. Casi espontáneo: cuando es iniciado y/o llevado a cabo por consumidores particulares en entornos web creados por comerciantes. Por ejemplo, webs corporativas. En este caso las evaluaciones de productos son proporcionadas por expertos autoproclamados en sitios web de opinión. b. Independiente o patrocinado por terceras partes: iniciado y/o llevado a cabo por consumidores particulares en entornos web creados por grupos de intereses especiales, asociaciones profesionales y/o organizaciones que no se dedican a la venta de productos. En este caso los usuarios pueden ser considerados líderes de opinión que dan respuestas a las preguntas de otros usuarios. Además, la información puede ser suministrada de un consumidor a otro consumidor. c. Patrocinado por empresa: Es cuando el eWom es iniciado por los comerciantes, pero llevado a cabo por consumidores, que reciben una remuneración o son recompensados de algún otro modo para que hagan correr la voz sobre un producto o empresa, con la finalidad de vender los productos de esa empresa o realizar otros actos de comunicación comercial. En ocasiones puede resultar difícil para las personas reconocer cuál de estas tres tipologías es la utilizada en la comunicación eWom. Por lo que el posible cliente no sabe si 97 esa información procede de un antiguo cliente que no tiene un interés comercial o ha sido pagada por la empresa para atraer su atención. Por tanto, el boca a boca electrónico o digital (eWom) es una rama del marketing viral, permitiendo que algún tipo de mensaje relacionado con una empresa, marca o producto se transmita de manera exponencial a un gran número de personas, a menudo a través del uso de aplicaciones de redes sociales (Kaplan y Haenlein, 2010). En este sentido, Jin y Ryu (2019) nos indican que los líderes de opinión son “los consumidores que influyen en las actitudes, los comportamientos y la toma de decisiones de sus seguidores, generalmente a través del eWom” (p.106). También en esa línea, Hennig-Thurau et al. (2004) definen el eWom como cualquier declaración positiva o negativa realizada por clientes potenciales, actuales o anteriores sobre un producto o compañía. Esta información “está disponible para una multitud de personas e instituciones a través de Internet” (p. 39). En la comunicación eWom habitualmente el receptor y el emisor no son personas conocidas o del mismo entorno. De esto se desprende que “las formas en que los mensajes se transmiten y consumen en el mundo online afectan significativamente el impacto de eWom” (King et al. 2014, p. 170) Asimismo, Jalilvand et al. (2011) señalan que “el eWom es creado por potenciales, actuales o antiguos clientes sobre un producto o empresa, y se expone a un gran número de personas e instituciones a través de Internet” (p. 43). Por tanto, en el eWom no se realiza una comunicación cara a cara y las recomendaciones que se realizan en Internet generalmente no son solicitadas, sino que se publican para ayudar a otras personas que necesitan información. Podríamos considerar que la efectividad del eWom va a depender del tipo de la necesidad de obtener información. 98 Con todo, parece evidente que el grado de conocimiento de la persona que transmite el mensaje es clave en el eWom. Jin y Ryu (2019) explican, por ejemplo, que en las redes sociales los líderes de opinión tienden a tener un alto número de conexiones (p. 106). Sin embargo, no es imprescindible ser un personaje púbico. Los consumidores, explican Moldovan et al. (2017), “influyen en las actitudes, comportamientos y la toma de decisiones de sus seguidores, generalmente a través de eWom”. En esa línea, Goraya et al. (2019) argumentan que los marcos y el apoyo social influyen en la confianza y que los clientes muestran su inclinación hacia la confianza cuando obtienen apoyo informativo y emocional. Hasta que las nuevas tecnologías de compra social ganen aceptación, tanto los minoristas electrónicos como los compradores deben considerar las tecnologías eWom como “la primera y quizás la principal fuente de experiencia de compra social” (Amblee y Bui, 2011, p. 91). Diversas investigaciones describen la tendencia en las redes sociales a compartir experiencias de compra con otros usuarios. Estas experiencias son importantes para los clientes, especialmente cuando reciben información de conocidos, lo que influye en su comportamiento de compra. En base a las evidencias anteriores, la información eWom queda registrada y disponible para las personas que buscan conocer las opiniones de otros clientes sobre un producto o servicio (Henning-Thurau et al. 2010). Existen plataformas como Amazon, eBay y Taobao donde los consumidores, tras comprar, comentan sobre productos y /o servicios, lo que ayuda a otros consumidores a recopilar información sobre estos productos (Bai, et al., 2015, p.538). En ese sentido se puede afirmar, como señala Hajli (2014), que los consumidores en Internet se ven influidos en varios sentidos y de formas distintas por este boca a boca digital o eWom. La comunicación publicitaria eWom tiene el potencial de reducir la incertidumbre sobre el producto y aumentar la confianza de las personas (Hajli et al., 2014), lo que a su 99 vez aumenta las intenciones de compra, afirman Ahmad y Laroche (2017, p. 202). Por medio de las reseñas se comparte información textual y en ocasiones visual. La información visual mejora la calidad del eWom y ayuda a reducir la incertidumbre asociada al anonimato online. Igualmente, Hajli (2015) concretiza que las investigaciones muestran que los comentarios y valoraciones de los clientes promueven un mayor nivel de confianza (Ba y Pavlou, 2002; Ono et al. 2003). No obstante, la información relacionada con la identidad de los revisores tiene un efecto en las percepciones de los miembros de la comunidad (Chris, Anindya y Batia, 2008). Este problema se ha planteado como resultado de calificaciones y reseñas falsas producidas por terceros (p. 184). No obstante, en ocasiones es difícil para los consumidores confiar en las reseñas registradas en las plataformas de compra social debido a que los comerciantes pueden proporcionar información falsa, descripciones inexactas o comentarios falsos (Bai et al., 2015). Los usuarios en las redes sociales son conocidos indirectos o amigos, por lo que la información que ellos publican puede resultarles ser una información más real y precisa para los posibles clientes (Bai et al., 2015). La mala impresión que causa la lectura de una reseña negativa en la percepción de un consumidor es difícil de eliminar (Al-Obeidat et al. (2018). A pesar de esto, algunas de las impresiones negativas pueden mitigarse. Si el comerciante responde a estas críticas y el consumidor ve su comprensión e implicación con el problema, una voluntad de solucionarlo o una explicación racional de por qué no puede solucionarlo, se cambia la percepción del posible consumidor. Esta acción influye en que la impresión general del consumidor sea positiva, en cambio no ocurre lo mismo si el consumidor no ve ningún intento de abordar el problema por parte del comerciante. 100 Las personas son cada vez más activas en el entorno online y con frecuencia generan y absorben contenidos. Actualmente los clientes potenciales, es decir, aquellos que quieren comprar un producto en un futuro tienen acceso a través de las redes sociales para leer y analizar la información generada por otros consumidores sobre el producto, esto le ayuda a tomar una decisión de compra, “se estima que el 97 por ciento de los clientes leen las críticas de otros clientes y son influenciados por ellos” (Ahmad y Laroche 2017, p. 202). En base a lo anteriormente expuesto, se entiende que “el boca a boca electrónico afecta el comportamiento de compra del consumidor online” (Chevalier y Maylin, 2006, p. 354). Por ello, las marcas deben dar seguimiento a las reseñas textuales y visuales que realizan los consumidores en los medios online y redes sociales sobre sus productos y servicios, ya que este tipo de comunicación podría influir decisivamente en la toma de decisiones de sus posibles clientes. 1.8.3. El Boca a Boca Electrónico Visual o eWom visual La información visual, como pueden ser fotos, vídeos o imágenes, hace referencia a la representación gráfica de un producto según nos señalan Kim y Lennon (2008). De modo similar, la manipulación visual produce efectos significativos en la percepción de la calidad y credibilidad del mensaje eWom, así como en el interés del producto y la intención de compra, afirman Lin et al., (2012). De acuerdo con estos autores, las aportaciones que realizan los usuarios en las redes sociales visuales y blogueros podrían captar el interés de otras personas, explican que, en la actualidad, un gran número de blogueros y usuarios de Internet “comparten sus opiniones o experiencias de consumo mediante la publicación de información pictórica” (Lin et al., 2012, p. 9). Por tal motivo las fotografías publicadas en la web podrían despertar la atención y el interés de las personas, hasta motivarles a la acción (Lin y Huang, 2006). En este sentido, Kim y Lennon (2008) afirman que: 101 La información presentada en forma visual y/o visual es un elemento fundamental del entorno de información del consumidor, especialmente de un contexto de marketing no personal (…). Esta información está disponible de un modo visual y verbal, o usualmente como una combinación de ambas. En las compras por Internet, la información del producto presenta información visual y verbal (pp. 149-150). Un repaso a la literatura existente sobre el eWom visual en las redes sociales y las comunidades de compra, la Tabla 3 nos ayudará a delimitar este tipo de comunicación publicitaria y localizar los elementos específicos que la distingue del eWom. 102 Tabla 3 Estudios sobre el eWom visual en las redes sociales y comunidades de compras sociales Estudios Autores Los formatos de publicaciones en vídeos e imágenes generan más interacción Romo y Aguirre (2020) El contenido visual produce efectos positivos en la percepción y credibilidad del mensaje eWom Lin et al. (2012); Kim y Lennon (2008); Park y Kim (2009), Ahmad y Laroche (2017) La comunicación visual efectiva reduce la incertidumbre asociada con el anonimato online Park y Kim (2009) Las publicaciones que incluyen imágenes generan mayor interés e implicación por parte de la audiencia Herrera y Codina (2015) El eWom visual que realizan los blogger es una nueva herramienta de marketing que aumenta el interés en el comercio electrónico ALNefaiea et al. (2018). El uso de elementos visuales, aporta mayor beneficio a la marca que un simple texto Sarmiento y Terceño (2020) 103 Estudios Autores Los primeros estudios sobre la comunicación visual se han centrado en las características específicas del contenido visual en las redes sociales Valentini et al. (2018); (Berger & Milkman, 2013; Bakhshi et al., 2914; Deza & Parikh, 2015). Los estudios que investigan el impacto del eWom visual son limitados (King et al., 2014) Fuente: Elaboración propia Por tanto, la literatura analizada sugiere que la comunicación visual efectiva puede mejorar la calidad del mensaje eWom y así reducir la incertidumbre asociada con el anonimato online. A través de representaciones visuales, las empresas pueden mejorar la percepción del consumidor sobre la calidad de los mensajes eWom, la confiabilidad, generando así un mayor interés en sus productos (Park y Kim, 2009). Además de los trabajos citados, Rietveld et al. (2016) centran su definición de eWom visual en la multimodalidad de la construcción del mensaje. Se basan en el planteamiento de Pieters et al. (2004) que dividen el contenido de los anuncios impresos en contenido de marca, texto e imagen. El elemento de la marca comprende las señales visuales de identidad de marca, como son el nombre de marca, marca comercial y logotipo de la marca (Keller, 2003, como se citó en Rietveld et al., 2016). Estos investigadores, pioneros en la definición del concepto eWom visual, basan su definición en varios factores: 1. En primer lugar, la marca debe estar presente en el mensaje para poderse calificar como de eWom visual. 2. En segundo lugar, la información primordial es la visual, es decir el aspecto visual (elementos pictóricos y de marca) del mensaje debe representar más de la mitad de la superficie del mensaje. 3. En tercer lugar, el remitente de la imagen debe ser otro consumidor. El hecho de compartir un contenido creado por otros, también se puede calificar como de eWom visual. Sin embargo, el remitente no tiene por qué crear el mensaje. 4. Por último y en cuarto lugar, la imagen debe estar disponible públicamente en Internet para que otras personas la vean con un mínimo esfuerzo. Antes del auge de las redes sociales visuales las recomendaciones online se publicaban en forma de texto, sin embargo, con los rápidos avances de la tecnología que afectan la comunicación digital, actualmente las personas tienen la facilidad de publicar imágenes o videos (Lin et al., 2012). Lo que contribuye al aumento de contenido visual en las 105 plataformas digitales. La Figura 9 es un ejemplo de eWom visual en el mismo se muestra las marcas de los productos presentes en la publicidad creada en Polyvore. Figura 9 Ejemplo de eWom visual Fuente: Polyvore De acuerdo con Herrera y Codina (2015), las publicaciones que incluyen imágenes son las que “suscitan mayor interés e incluso implican compromiso en las audiencias en términos publicitarios” (p. 3). Los investigadores del comercio electrónico y del marketing interactivo señalan que, en el entorno online, el diseño del sitio web que involucra el color y las visualizaciones del producto, podrían tener una influencia significativa en la elección del consumidor (Griffith, 2005; Mandel y Johnson, 2002; Malthouse y Shankar, 2009) como se citó en Lin et al. (2012). La información visual de eWom también podría jugar un papel importante en la percepción del consumidor. 106 Por tal motivo la información visual puede variar según el tamaño de la imagen. En el entorno publicitario, “una imagen más grande generaba un efecto más positivo en la actitud hacia la marca que una imagen pequeña”, explican Kim y Lennon (2008, p. 154). 1.9. Las Redes Sociales Visuales Las redes sociales visuales, explican Herrera y Cordina (2015), son aquellas que “sirven como plataforma y generan comunidad en base a compartir imágenes. Estas imágenes pueden ser estáticas, como fotografías o gráficos o en movimiento como vídeos o animaciones” (p. 4). Varios autores han mostrado que la información visual hace más atractiva las publicaciones que realizan los usuarios en las redes sociales. Así, el contenido visual es una parte importante de la actividad diaria en las redes sociales, por medio de la publicación de imágenes, fotos de perfil, memes, o el intercambio de información e imágenes afectivas (Highfiel y Leaver, 2016). Entre las principales redes sociales visuales podemos destacar Instagram, Youtube, Vine, Pinterest, Tumblr, Flickr, Snapchat, TikTok. Pero también hay plataformas especializadas, en el sector de la moda, por ejemplo, Urstyle, Trendme, Fashmates, Shoplook, Chivore, Bantoa y la desaparecida Polyvore. Con todo, en este estudio nos centraremos en la red social Instagram. Para Valentini et al. (2018) las organizaciones están cada vez más interesadas en mejorar sus comunicaciones digitales a través de contenido visual atractivo. Se está incrementando la producción y distribución de contenido visual digital porque estos contenidos responden a la demanda de contenidos visuales de los públicos digitales y contribuye indirectamente a la reputación corporativa positiva e influye en la intención de compra (Eckler & Bolls, 2011; Zerfass et al., 2017) como se citó en Valentini, et al. (2018). Al respecto estos 107 autores enfatizan que primeras investigaciones sobre la comunicación visual han estudiado las características específicas del contenido visual en las redes sociales, por ejemplo, como las imágenes emocionales tienden a ser virales, o que las fotos de las caras humanas son más compatibles que otros contenidos (Berger y Milkman, 2013; Bakhshi et al., 2914; Deza y Parikh, 2015) El uso de los elementos visuales, como las imágenes en la comunicación, “agregan a una marca más que un simple texto”, señalan Sarmiento y Terceño (2020, p. 1205). Por tanto, la comunicación visual se entiende como la información transmitida por un emisor a un destinatario a través de imágenes en las que el emisor es quien crea la imagen con la que quiere transmitir un tema determinado y el destinatario es quien interpreta y entiende esta información a través de filtros personales como la experiencia previa o los antecedentes culturales y sociales (Sarmiento y Terceño, 2020). Dada la relevancia de algunas de las redes sociales visuales en los últimos años, vamos a profundizar en algunas de las más destacadas a la hora de visualizar el sector de la moda: 1.9.1. Instagram Instagram es una red visual que permite compartir fotografías a través del dispositivo móvil (Ramos, 2015). Es utilizada especialmente por las empresas del sector de la moda, arte, diseño y arquitectura. Empresas especialmente interesadas, dado el sector en el que se comunican, en transmitir contenidos visuales. Esta red ofrece al usuario una experiencia visual, les permite contar historias a través de imágenes, vídeos y textos atractivos. 108 Está totalmente orientada a ser usada con los dispositivos móviles. El registro en la aplicación debe hacerse a través de estos dispositivos, aunque luego se puede tener acceso al perfil desde un ordenador personal. Los usuarios la describen como una manera divertida y original de compartir su vida por medio de imágenes a las cuales se les pueden aplicar filtros (Madrigal, 2015). La característica principal de Instagram es poder “compartir fotografías y vídeos, generalmente creados por los propios usuarios, aprovechando un abanico de herramientas de retoques y filtros fáciles de usar” (Herrera y Codina, 2015, p. 16). Fundada el 6 de octubre del 2010 por Kevin Systrm y Mike Krieger y comprada por Facebook En el año 2012, es utilizada como escaparate visual de diversas empresas para desarrollar un compromiso con el usuario mediante la publicación de fotografías y videos. En la Figura 10 se muestran la portada principal del Instagram de la marca de moda Oscar de la Renta. Esta marca al igual que muchas otras marcas de moda utiliza la red social Instagram como escaparte digital para mostrar sus productos. 109 Figura 10 Instagram de la Marca de Moda Oscar de la Renta Fuente: https://www.instagram.com/oscardelarenta/ En el año 2020 Instagram pasó del sexto puesto (1,000 millones de usuarios) al cuarto lugar. En el año 2021 con un total de 1,2020 millones de usuarios (+22%). Esto es debido a que Wechat, la plataforma de mensajería instantánea más popular de China que ocupa la quinta posición, sólo mostró un leve crecimiento y pasó de 1.151 millones de usuarios en 2020 a 1.213. En el año 2021 (Galeano, 2021). En 2016, Instagram creó las Historias que consiste en vídeos de 15 segundos de duración, los cuales se muestran durante 24 horas en el perfil del creador. Las historias son la opción de visualización más secundada (50,2% de los usuarios). Estas historias ayudan a atraer tráfico al perfil del creador (Madrigal, 2015). En el año 2018 Instagram lanza su formato Instagram TV (IGTV) que combina la posibilidad de ver los vídeos de los usuarios que seguimos, así como descubrir nuevos vídeos. A diferencia de los videos de las historias, los videos de IGTV son de larga duración. Su valor radica en que permite incluir enlaces que 110 remiten a los seguidores a cualquier página web. Los usuarios que suben videos a través de este canal tienen la posibilidad de llegar a más personas (Ramos, 2020). Según indica Jason Hreha4, el éxito de Instagram radica en el doble sentido de recompensa que ofrece a sus usuarios, les hace sentir buenos fotógrafos y les da la impresión de que todo lo publican le gusta a los demás. Es ahí donde radica su poder adictivo. En Instagram se fotografía lo que nos rodea, a diferencia de Facebook donde se publica el mundo interior. Las marcas han detectado en esta red una oportunidad de comunicarse con sus usuarios y dar a conocer sus novedades (Madrigal, 2015). Instagram permite incluir hashtag, conocido como tag o etiqueta. “La etiqueta es una palabra asociada a una página web, foto o vídeo y que permiten acotar su búsqueda. La estructura del tag en cada post, configura de por sí, un tipo de red de autores en cuyos contenidos viene implícita el tag seleccionado” (Flores et al., 2009, p. 2). Además, facilita que personas con intereses similares se puedan encontrar. El uso de hashtag es parte de la estrategia de Instagram, debido a que los buscadores no leen imágenes, sino textos. Los hashtags permiten categorizar el contenido y facilitan el descubrimiento de nuevas publicaciones (Ramos, 2020). Las marcas han detectado en esta red una oportunidad de comunicarse con sus usuarios y dar a conocer sus novedades. En Instagram la dinámica es diferente a la que ofrecía Polyvore, pero ambas se complementaban. En Instagram se pueden descubrir nuevos productos, y a la vez se podían compartir los sets que eran creados en Polyvore o en plataformas similares a esta. Lo que les diferencia es que no permite realizar retoques de 4 Licenciado de tecnología persuasiva por Stanford. 111 edición en las imágenes como se podía hacer Polyvore, solo se pueden aplicar filtros. Muchos usuarios utilizaban a Polyvore para crear sets que luego eran publicados en Instagram, también se importaban fotos desde Instagram a Polyvore. Instagram ha cambiado el mundo de la moda ofreciendo a sus miembros una forma rápida de crear, compartir y consumir contenidos visuales. Sus principales indicadores claves de rendimiento (KPI) son “likes”, compartidos en las publicaciones, las visualizaciones y los comentarios. Los usuarios activos son aproximadamente un billón. El grupo que aglutina la mayor actividad en la red son usuarios con edades comprendidas entre 18 y 24 años, en su mayoría hombres. Por tanto, es una red atractiva para realizar actividades promocionales, por la gran cantidad de usuarios agregados que posee. En comparación con otras redes sociales como Facebook, es apreciada por ser actual y simple. La facilidad para leer comentarios y visualizar las imágenes por los distintos usuarios, incita a que el usuario le dedique más tiempo que a otras redes sociales (Bahtar y Muda, 2016). En la Figura 11 se muestran tres sets realizados por una usuaria de la red social de moda Urstyle. Estos sets son considerados como eWom visual porque son creados por un cliente o posible cliente, está presenta la marca y no tienen un fin comercial, además de estar disponibles en Internet. Al momento de su publicación en Urstyle se le ofrece la posibilidad de compartirlos en otras redes sociales como por ejemplo Instagram. Cuando la usuaria lo publica en otras redes sociales y a su vez estos son compartidos por otros usuarios que le siguen, se genera eWom visual. Los consumidores pueden crear y difundir información relacionada con la marca y muestran sus preferencias de marca a los demás, por medio de sus interacciones sociales en Instagram o Facebook, lo que representa una herramienta ideal para el eWom (Boyd y Ellison 112 2007; Jansen et al. 2009; Knoll 2016; Lyons y Henderson 2005) como se citó en De Veirman et al. (2017). Fernández, confirma que “el tamaño de la empresa está relacionado con el tamaño de su audiencia de Instagram y que las firmas con mayor actividad en sus perfiles corporativos alcanzan audiencias más grandes” (2019, p.2). Figura 11 Ejemplo de eWom visual publicado en Instagram Fuente: Perfil de Instagram de @Shoaleh Niavarani El alcance que tenga un influencer y el número de interacciones que generan con su audiencia son las métricas más importantes para medir el éxito de los contenidos publicados. Actualmente las empresas se enfrentan al problema de cómo medir el éxito de estos contenidos. Las métricas de éxito cuantitativas como son la cantidad de me gusta o el número de seguidores están disponibles y son utilizadas predominantemente por los influencers como por las empresas. Aunque no está muy claro el valor que tiene esta métrica y si son un indicador apropiado de la calidad del contenido (Gräve y Greff, 2018). Estas métricas están seguidas del sentimiento de los comentarios de los usuarios, lo que permite la combinación de múltiples métricas. Un análisis de regresión afirma que “sólo la medida de sentimiento se correlaciona positivamente con las evaluaciones del contenido profesional” (Gräve, 2019). Se le 113 da mayor importancia a las medidas de los sentimientos que expresan a través de los comentarios que a métricas puramente basadas en recuento (Gräve, 2019). En este sentido, De Veirman et al. (2017) examinaron la influencia que ejerce el número de seguidores en la simpatía hacia un influencer en Instagram, llegando a la conclusión de que cuan mayor es el número de seguidores, más popularidad refleja el influencer, lo que motiva a los seguidores a opinar más. Afirman que un alto número de seguidores puede conducir a una percepción de popularidad, así como simpatía, pero no significa que el influencer es percibido automáticamente como un líder de opinión. Es decir, un alto número de seguidores no es siempre una garantía de éxito. 1.9.2. Pinterest Al igual que Instagram, Pinterest no es exclusivamente una red social del sector de la moda, se cita en este estudio por la gran repercusión que tiene entre las marcas de la moda. González (2013) la describe como “la red, por su naturaleza visual y viral en cuanto a imágenes se refiere, es un canal ideal para mostrar y compartir portafolios de algunos profesionales: fotógrafos, decoradores, artesanos, creativos, diseñadores de moda, estilistas” (p. 84). Pinterest nace en EEUU en marzo de 2010 de la mano de Ben Silbermann, Paul Sciarra y Evan Sharp. Pinterest Business indica que el público llegaba a él porque buscaba descubrir, guardar y ejecutar nuevas ideas. A través de los pines publicados los miembros pueden comprender a qué se dedica una marca y cómo la pueden incorporar en su vida. Pinterest no se define como una red social, sino como un catálogo global de ideas, cuyo fin es ayudar a la gente a descubrir 114 lo que le gusta y motivarme a hacer esas cosas en su día a día. Pretende conectar a las personas con sus intereses. En sus inicios era una red visual virtual donde se podía colgar, organizar y compartir artículos atractivos que el usuario encontraba en la web. En la actualidad Pinterest se define como una herramienta que permite coleccionar y organizar las cosas que gustan (González, 2013, p.15). Al igual que las redes sociales antes mencionadas deben la mayor parte de su éxito al contenido visual. El éxito de Pinterest radica en la facilidad de auto expresión que ofrece a sus miembros (Constine, 2014). Pinterest sirve para indexar contenido siguiendo los criterios humanos, tomando en cuenta que las personas son más eficientes al momento de localizar contenido de interés, organizarlos y compartirlos. Esto es beneficioso para el usuario que puede tener a mano los contenidos de su interés y para Pinterest que utiliza estos contenidos para poner en contactos a los miembros de intereses similares, finalmente las marcas pueden identificar que buscan sus seguidores. Su modelo de negocio consiste en el alta gratuita, y el aprovechamiento por las empresas de marketing de los datos que ofrecen los usuarios nos añade Herrera y Codina (2015). Una de las ventajas que ofrece esta red es que sus tablones pueden pertenecer a un único perfil o ser colaborativos, pueden ser secretos o públicos. Además, las imágenes se pueden clasificar por categorías. Cada idea se presenta a través de un pin que incluye una imagen, una descripción y un enlace que lleva a la fuente de la imagen en línea. Si hace click en la URL del pin, se pueden descubrir más artículos relacionados con esa idea. Esta red social se fundamenta en el contenido visual y se nutre del contenido que comparten sus usuarios. En Pinterest se utiliza el 115 botón Pin it que es un comando que la web puede integrar en su contenido para facilitar que los miembros compartan la imagen que desean. En el año 2014 Pinterest adquiere la empresa Visual Graph que ofrece un buscador de imágenes que les facilita a sus miembros localizar imágenes similares en la plataforma. El éxito en Pinterest se mide de un modo diferente, los usuarios se toman su tiempo para planear, descubrir y guardar sus ideas antes de visitar la tienda online y realizar una compra. Por medio de la herramienta Pinterest Analytic se puede conocer cuáles son los pines que más gustan y cuánto tráfico recibe una página web. La adquisición de Visual Graph les sirve para conocer qué están mirando los usuarios, con el fin de ayudarles a encontrar lo que buscan. Al comprender el contenido visual de lo que la gente busca a través del click, Pinterest puede sugerir otro contenido o mostrar las palabras más relevantes del anuncio. Incluso si la búsqueda se realiza en una imagen que no contiene texto o etiquetas (Constine, 2014). La tecnología de visión artificial enseña a los móviles y ordenadores a mostrarnos las imágenes más similares a la que han seleccionado. Visual Graph ayudó a Pinterest a reconocer lo que busca el usuario cuando hace clic y le permite mostrarles fotos similares. Esta herramienta combina la visión artificial con la visión humana, lo que ayuda a construir una experiencia de descubrimiento visual más atractivo y útil para las personas. El sistema de buscador de imagen es similar al de Google, en donde el usuario carga una imagen y recupera la que más se le parece. (Constine, 2014). Esta herramienta se basa en el aspecto visual. 116 Polyvore usó el API de Pinterest para ayudar a sus miembros a guardar sets como pines automáticos. Lo que permitió que los miembros pudieran guardar fácilmente en Pinterest cualquier producto o sets que le gustaba desde Polyvore, lo que resulto como un gran impulso de distribución en Pinterest. El número de pines guardados desde Polyvore aumentó en 100% y el número de sets que los miembros compartían al crear collages pasó de 15% a 25% (Pinterest Bussines, 2017). En la Figura 12 se muestra como en Polyvore se motivaba a los usuarios a crear sets y compartirlos en Pinterest, a través de la promoción cruzada ambas redes se beneficiaba de los contenidos visuales que publicaban los usuarios. Figura 12 Promoción cruzada de Polyvore hacia Pinterest Nota: Ebook que explica y motiva a compartir los sets creados en Polyvore en Pinterest Fuente: wishpond Ebook. The Ultimate Guide to Polyvore for Brands and Retailers 117 Además, Pinterest cuenta con la herramienta “lens” que permite a sus miembros realizar una fotografía de un objeto y encontrar productos e imágenes relacionados en un sitio web. La aplicación siempre mostrará los artículos que guardan mayor similitud con el artículo que se ha fotografiado, de acuerdo con los datos de Pinterest. “Lens” permite hacer búsqueda por imagen. Con el desarrollo de una nueva tecnología experimental el usuario podrá utilizar su cámara para buscar ideas inspiradas en objetos de su entorno. Otra de las herramientas que presenta esta plataforma es “instant idea” y “shop the look”. La primera está diseñada para ayudar a los usuarios a descubrir rápidamente ideas de cómo utilizar ciertos objetos, y la segunda herramienta está enfocada en permitir que los usuarios localicen y compren productos que están relacionados con la moda y la decoración del hogar (Cohen, 2017). Pinterest ha evolucionado con el tiempo logrando mantener motivados a sus usuarios. González (2013) añade que fue en el año 2010 cuando el milagro de Pinterest ocurrió. Los primeros miembros atrajeron a otros usuarios y comenzaron a utilizar la plataforma para las más variadas tareas que en algunas ocasiones estaban muy alejadas de las que Silbermann y los demás socios pensaron al diseñarlo. Éstos personalizaron la herramienta y la comenzaron a utilizar para proyectos personales que les aportaba un beneficio. La plataforma fue utilizada para planear bodas, organizar viajes, estudiar proyectos decorativos, compartir recetas, promocionar negocios, comercio, restaurantes. Fue en ese momento donde los creadores de Pinterest comprendieron el valor del canal visual que habían creado, este permitía la autoexpresión personal y de las marcas. 1.9.2. Pinterest Al igual que Instagram, Pinterest no es exclusivamente una red social del sector de la moda, se cita en este estudio por la gran repercusión que tiene entre las marcas de la moda. 118 González (2013) la describe como “la red, por su naturaleza visual y viral en cuanto a imágenes se refiere, es un canal ideal para mostrar y compartir portafolios de algunos profesionales: fotógrafos, decoradores, artesanos, creativos, diseñadores de moda, estilistas” (p. 84). Pinterest nace en EEUU en marzo de 2010 de la mano de Ben Silbermann, Paul Sciarra y Evan Sharp. Pinterest Business indica que el público llegaba a él porque buscaba descubrir, guardar y ejecutar nuevas ideas. A través de los pines publicados los miembros pueden comprender a qué se dedica una marca y cómo la pueden incorporar en su vida. Pinterest no se define como una red social, sino como un catálogo global de ideas, cuyo fin es ayudar a la gente a descubrir lo que le gusta y motivarme a hacer esas cosas en su día a día. Pretende conectar a las personas con sus intereses. En sus inicios era una red visual virtual donde se podía colgar, organizar y compartir artículos atractivos que el usuario encontraba en la web. En la actualidad Pinterest “se define como una herramienta que permite coleccionar y organizar las cosas que gustan” (González, 2013, p.15). Al igual que las redes sociales antes mencionadas deben la mayor parte de su éxito al contenido visual. El éxito de Pinterest radica en la facilidad de auto expresión que ofrece a sus miembros (Constine, 2014). Pinterest sirve para indexar contenido siguiendo los criterios humanos, tomando en cuenta que las personas son más eficientes al momento de localizar contenido de interés, organizarlos y compartirlos. Esto es beneficioso para el usuario que puede tener a mano los contenidos de su interés y para Pinterest que utiliza estos contenidos para poner en contactos a los miembros de intereses similares, finalmente las marcas pueden identificar que buscan sus 119 seguidores. Su modelo de negocio consiste en el alta gratuita, y el aprovechamiento por las empresas de marketing de los datos que ofrecen los usuarios nos añade Herrera y Codina (2015). Una de las ventajas que ofrece esta red es que sus tablones pueden pertenecer a un único perfil o ser colaborativos, pueden ser secretos o públicos. Además, las imágenes se pueden clasificar por categorías. Cada idea se presenta a través de un pin que incluye una imagen, una descripción y un enlace que lleva a la fuente de la imagen en línea. Si hace click en la URL del pin, se pueden descubrir más artículos relacionados con esa idea. Esta red social se fundamenta en el contenido visual y se nutre del contenido que comparten sus usuarios. En Pinterest se utiliza el botón Pin it que es un comando que la web puede integrar en su contenido para facilitar que los miembros compartan la imagen que desean. En el año 2014 Pinterest adquiere la empresa Visual Graph que ofrece un buscador de imágenes que les facilita a sus miembros localizar imágenes similares en la plataforma. El éxito en Pinterest se mide de un modo diferente, los usuarios se toman su tiempo para planear, descubrir y guardar sus ideas antes de visitar la tienda online y realizar una compra. Por medio de la herramienta Pinterest Analytic se puede conocer cuáles son los pines que más gustan y cuánto tráfico recibe una página web. La adquisición de Visual Graph les sirve para conocer qué están mirando los usuarios, con el fin de ayudarles a encontrar lo que buscan. Al comprender el contenido visual de lo que la gente busca a través del click, Pinterest puede sugerir otro contenido o mostrar las palabras más relevantes del anuncio. Incluso si la búsqueda se realiza en una imagen que no contiene 120 texto o etiquetas (Constine, 2014). La tecnología de visión artificial enseña a los móviles y ordenadores a mostrarnos las imágenes más similares a la que han seleccionado. Visual Graph ayudó a Pinterest a reconocer lo que busca el usuario cuando hace clic y le permite mostrarles fotos similares. Esta herramienta combina la visión artificial con la visión humana, lo que ayuda a construir una experiencia de descubrimiento visual más atractivo y útil para las personas. El sistema de buscador de imagen es similar al de Google, en donde el usuario carga una imagen y recupera la que más se le parece (Constine, 2014). Esta herramienta se basa en el aspecto visual. Polyvore usó el API de Pinterest para ayudar a sus miembros a guardar sets como pines automáticos. Lo que permitió que los miembros pudieran guardar fácilmente en Pinterest cualquier producto o set que le gustaba desde Polyvore, lo que resulto como un gran impulso de distribución en Pinterest. El número de pines guardados desde Polyvore aumentó en 100% y el número de sets que los miembros compartían al crear collages pasó de 15% a 25% (Pinterest Bussines, 2017). En la Figura 12 se muestra como en Polyvore se motivaba a los usuarios a crear sets y compartirlos en Pinterest, a través de la promoción cruzada ambas redes se beneficiaba de los contenidos visuales que publicaban los usuarios. 121 Figura 13 Promoción cruzada de Polyvore hacia Pinterest Nota: Ebook que explica y motiva a compartir los sets creados en Polyvore en Pinterest Fuente: wishpond Ebook. The Ultimate Guide to Polyvore for Brands and Retailers Además, Pinterest cuenta con la herramienta “Lens” que permite a sus miembros realizar una fotografía de un objeto y encontrar productos e imágenes relacionados en un sitio web. La aplicación siempre mostrará los artículos que guardan mayor similitud con el artículo que se ha fotografiado, de acuerdo con los datos de Pinterest. “Lens” permite hacer búsqueda por imagen. Con el desarrollo de una nueva tecnología experimental el usuario podrá utilizar su cámara para buscar ideas inspiradas en objetos de su entorno. Otra de las herramientas que presenta esta plataforma es “instant idea” y “shop the look”. La primera está diseñada para ayudar a los usuarios a descubrir rápidamente ideas de cómo utilizar ciertos objetos, y la segunda herramienta está enfocada en permitir que los usuarios localicen y compren productos que están relacionados con la moda y la decoración del hogar (Cohen, 2017). 122 Pinterest ha evolucionado con el tiempo logrando mantener motivados a sus usuarios. González (2013) añade que fue en el año 2010 cuando el milagro de Pinterest ocurrió. Los primeros miembros atrajeron a otros usuarios y comenzaron a utilizar la plataforma para las más variadas tareas que en algunas ocasiones estaban muy alejadas de las que Silbermann y los demás socios pensaron al diseñarlo. Éstos personalizaron la herramienta y la comenzaron a utilizar para proyectos personales que les aportaba un beneficio. La plataforma fue utilizada para planear bodas, organizar viajes, estudiar proyectos decorativos, compartir recetas, promocionar negocios, comercio, restaurantes. Fue en ese momento donde los creadores de Pinterest comprendieron el valor del canal visual que habían creado, este permitía la autoexpresión personal y de las marcas. 1.10. El Etiquetado Social en las Redes Sociales Visuales La palabra etiquetado proviene de etiquetar que es un término que describe un objeto. En inglés se le denomina tag. El etiquetado social también conocido como hashtag “consiste en compartir palabras claves definidas por los usuarios de un sistema de información. Se está planteando como un método popular para la organización de la información en Internet” (Alonso et al., 2010, p. 86). En Internet las etiquetas son generadas tanto por los emisores que realizan el contenido, como por los receptores que lo reciben. Uno de los problemas fundamentales que se presenta en el análisis y la recuperación de imágenes sociales es cómo aprender de manera precisa y eficiente la relevancia de una etiqueta con respecto al contenido visual que describe nos comentan (Li et al., 2009, p.1310). Las marcas de moda utilizan las etiquetas para tener una mejor presencia en la red. Igualmente, los usuarios las utilizan para destacar sus publicaciones. El etiquetado ayuda a recuperar recursos digitales e información semántica. 123 La información digital tiene la característica de que permite incluir datos sobre sí misma. Además, nos afirma Melo (2008) las herramientas de la web social emplean las descripciones realizadas por los usuarios, que se intercambian de forma automática, lo que facilita “establecer redes de términos que llevarán a informaciones similares, con el valor añadido de que el uso generalizado de un término implica un volumen importante de recursos digitales en cuya descripción se ha empleado” (p. 35). Al etiquetar se debe ser cuidadoso y utilizar las palabras adecuadas para aparecer donde se desea estar y no transmitir información errónea. En la Figura 13 se muestra un ejemplo de cómo se etiquetaban los sets en Polyvore antes de su publicación. En este sentido Ritveld et al. (2016) aportan que a través de las publicaciones de los usuarios se aumenta la visibilidad de las imágenes de la marca por medio de la información textual, como son los títulos o el uso de hashtag, lo que facilita la transmisión de información adicional al receptor. Añade que el proceso de agregar texto a las imágenes se conoce como anotación de imagen basado en los autores (Momeni, Cardie y Ott, 2013). La anotación de imagen facilita compartir y categorizar imágenes y a la vez expresar los pensamientos, sentimientos y percepciones de los usuarios en referencia a diversos conceptos. La anotación de una imagen es conocida como etiquetado, el cual se realiza eligiendo palabras claves (etiquetas de un vocabulario controlado o no controlado, según concluyen (Yan, Natsev y Campbell, 2007) como se citó en (Ritveld et al., 2016). Al asignar etiquetas, los usuarios también toman decisiones para excluir información que podría ser relevante para describir una imagen. Por último, indican que “las etiquetas generadas por el usuario por el usuario contienen información subjetiva que no está directamente relacionada a los conceptos 124 representados en la imagen; Las etiquetas generadas por el usuario omiten los conceptos presentes en la imagen” (Ritveld et al., 2016, p.2). Figura 14 Uso de etiquetas en Polyvore Fuente: Realización propia en Polyvore Asimismo, González (2014) aporta que “la etiqueta se usa con dos finalidades: etiquetar y organizar contenidos y conversaciones, y como símbolo de una comunidad” (p.329). En este mismo contexto, “si una etiqueta es relevante con respecto a una imagen determinada, dividimos las etiquetas aportadas por el usuario en dos tipos, a saber, etiquetas objetivas y subjetivas” (Li et al., 2009, p.1310). El etiquetado social tiene una serie de características, al respecto Gómez (2012, p.45) aporta que estas características son: 1. Uso del lenguaje natural no controlado, sin terminología predefinida para clasificar los recursos. 125 2. Realización de la representación por los creadores y usuarios de los recursos sin que sea necesario tener conocimientos previos para asignar una etiqueta. 3. Un mismo recurso puede ser etiquetado por varios usuarios, por lo que las descripciones son intersubjetivas. 4. No hay límites en la asignación de etiquetas, por lo que se puede conseguir gran exhaustividad, pero también llegar a crear instrumentos desproporcionados. 5. Permite la navegación a través de las etiquetas. 6. Las etiquetas pueden contener referencias personales con un significado único para el usuario que las creó. 7. Ausencia de reglas, esquemas o normas predefinidas para el control del etiquetado, por lo que los mismos términos pueden asignarse en plural o singular, se pueden emplear sinónimos y homónimo y pueden ocurrir otros fenómenos lingüísticos similares (inconsistencia) y provocar que el etiquetado resulte algo complejo o impreciso. 8. Sistema de representación del contenido económico y actualizado. Entre los aspectos positivos del etiquetado social se encuentran la creación de relaciones de semejanza, lo que posibilita la navegación por etiquetas relacionadas. Además, permite alcanzar buenos resultados en la recuperación cuando se emplean términos propios de un entorno determinado. Li et at. (2009, p.1310) aporta que, aunque “el etiquetado social ha tenido éxito, las etiquetas aportadas por los usuarios comunes son ambiguas, limitadas en términos de integridad y demasiado personalizadas”. Lo que se debe a la naturaleza incontrolada del etiquetado social. Para que una etiqueta sea relevante para una imagen debe describir con precisión aspectos objetivos del contenido visual, es decir que los demás usuarios relacionen la imagen con el contenido visual de manera fácil y coherente. 126 1.11. Polyvore, una Comunidad de Compra Social y Red Social Visual Polyvore fue fundada el 1 de febrero del 2007, llegando a los 20 millones de usuarios activos en el año 2018. Ese mismo año fue comprada por el minorista de comercio electrónico de moda de lujo internacional SSENSE. Como explica Farr (2012), siete de los diez principales minoristas de Polyvore pertenecían al sector del lujo y era una plataforma popular entre el segmento más rico de compradores online. Esta comunidad de compra social se autodescribía como un lugar que “incentivaba la creatividad y permitía a sus miembros tener un contacto más cercano con las marcas de moda”. Su objetivo principal era “impulsar el comercio online” (Polyvore Data, 2015). Esta red contaba con una comunidad de influencers de moda que servían de inspiración a otros miembros, lo que les ayudaban a definir su estilo. En ocasiones las marcas de moda eran quienes contactaban con Polyvore y éste motivaba a los usuarios para que a través de la gamificación y concursos realizaran eWom visual. En otras ocasiones las marcas contactaban directamente con el usuario. En la Figura 14 mostramos el set ganador del concurso “Tendencia más destacada en el 2014”. Lo interesante de este set para nuestro estudio es que muestra cómo se podían publicitar marcas que no tenían relación con la moda a través de la creación de eWom visual por parte de los usuarios. He de destacar que el set de la Figura 14 fue realizado por la Creadora de Contenido, Especialista en Social Media y Comunicación española Amalia González Aroca, quien contaba con 36 millones de visitas y 282 mil de seguidores en el 2014, 127 según lo confirmamos en la Figura 15. Ella colaboró con las marcas Perrinparis, Tidebuy, 6KS, Blackfive, Shein, Romwe, entre otras. Figura 15 Set ganador del concurso Tendencia más destacada en el 2014 Fuente: Polyvore/ perfil de Hamaly Amalia González 128 Figura 16 Número de visitas y seguidores en Polyvore Nota: Número de seguidores de Amalia González Aroca en Polyvore en el 2014 Fuente: Pefil de Hamaly en Polyvore Conjuntamente, comunicaba a las marcas con sus posibles compradores, por medio de la interacción que realizaban los usuarios. Era una red que facilitaba el marketing viral, lo que contribuía a aumentar la visibilidad de las marcas presentes en ella. Considerado un portal de moda que integraba varios servicios como contenidos propios, las opiniones de los usuarios en una comunidad online, una app muy intuitiva que facilita la combinación de distintas prendas para crear un look propio, y una tienda para comprar los productos de la propia web Su plataforma web estaba diseñada para facilitar tres actividades principales: ir de compras, explorar y crear como se pude apreciar en la Figura 16. La parte de la creación implicaba el uso de una aplicación patentada basada en la web que permitía a los usuarios recortar imágenes y crear collages basados en estas imágenes. La mayoría de estas imágenes eran prendas de vestir u otros estilos, este era uno de los motivos por el que esta red fue tan popular entre el público adolescente (Feldstein y Wilson, 2010). 129 Figura 17 Descubrir, comprar y expresar tu estilo en Polyvore Nota: Pantalla de Polyvore donde se invita al usuario a descubrir, comprar y expresar su estilo Fuente: Polyvore La plataforma era beneficiosa para los pequeños comerciantes, diseñadores, bloggers, minoristas, grandes marcas y público en general que deseaban darse a conocer en el medio online sin hacer grandes inversiones económicas. Permitía que los productos de una marca llegaran a conocerse a nivel internacional, debido a que cada uno de los productos presentes en la plataforma y que eran utilizados para crear sets, iban acompañados del enlace que dirigía a la tienda online o web de origen. Esto facilitaba que sus miembros pudieran visitarlas con tan solo hacer clic en la imagen, lo que en principio motivaba el comercio electrónico. Además, contaba con una herramienta llamada el botón clipper que permitía importar artículos desde cualquier página web hacia la plataforma. Después de ser importados podían 130 ser utilizados por cualquier miembro. Además, se podían importar fotografías personales, productos de moda, imágenes, fotografía y cualquier elemento visual desde otra red social como Instagram, Pinterest y Tumblr. Para los usuarios de esta red la herramienta clipper era el mayor atractivo de Polyvore, porque les posibilita crear sets con los artículos de su interés. Los datos del estudio realizado por Polyvore (2015) mostraban que tres de cada cuatro usuarios utilizaban esta plataforma como guía de estilo. Asimismo, uno de cada dos miembros encontraba algún artículo nuevo en cada visita. También, era una red que impulsaba la compra tres veces más que otras plataformas sociales. Parte de estos datos los podemos apreciar en la infografía presentada en la Figura 17. Según los datos del estudio, tres de cada cuatro sets creados en Polyvore eran compartidos en otras redes sociales. Mensualmente se diseñan más de 3 millones de sets, lo que generaba tráfico hacia las páginas web de las imágenes los artículos utilizados para la creación del sets. Gran parte de estos artículos provenían de plataformas de moda de lujo dedicadas al comercio online, entre las que se encuentran Farfetch, Net-a-porter, Yoox, LN-CC, Mytheresa. 131 Figura 18 Infografía sobre Polyvore Fuente: Polyvore 2015 En ese sentido, Polyvore era considerada por algunos de sus usuarios como un armario en Internet basado en el crowdsourcing en donde se reflejan las últimas tendencias (Olmo y Fondevila, 2014). El crowdsourcing es un tipo de actividad en línea participativa en la que una persona, institución, organización sin ánimo de lucro, o empresa, propone a un grupo de individuos, mediante una convocatoria abierta y flexible, la realización libre y voluntaria de una tarea. La realización de la tarea, de complejidad y modularidad variable, y en la que la multitud debe participar aportando su trabajo, dinero, conocimiento, y/o experiencia, siempre implica un beneficio mutuo. El usuario recibirá la satisfacción de una necesidad concreta, ya sea esta económica, de reconocimiento social, de autoestima, o de desarrollo de aptitudes personales, mientras que el crowdsourcer obtendrá y utilizará en su beneficio la aportación del usuario, cuya forma dependerá del tipo de actividad realizada. 132 Para una mejor organización y facilitar la búsqueda de los productos, estaban clasificados según sus características, por ejemplo: calzados, blusas, pantalones, etc. Luego se podían filtrar por color, estilos, marcas. Además, ofrecía plantillas tipo revista, imágenes, fondos, textos y otros elementos que ayudan a desarrollar la creatividad de sus miembros (Olmo y Fondevila, 2014). Por tanto, Polyvore fue una red social y, a la vez, una comunidad de compra social. Servía de medio para realizar publicidad viral, atraía un gran número de personas aficionadas a la moda e incitaba la creación de contenido. Era una red muy intuitiva que permitía desarrollar la creatividad de sus participantes. Para la industria de la moda se convirtió en una guía que les facilitaba reconocer las diferentes tendencias de moda que marcaban los usuarios. Además, le proporcionaba información valiosa sobre sus gustos, preferencias y datos personales. Lograron la sostenibilidad del modelo gracias a la publicidad de las marcas que como contrapartida recibía información útil de sus clientes potenciales a partir de los datos que la red les ofrecía. Inicialmente basó sus ingresos en las afiliaciones de los minoristas cada vez que el usuario compraba algún artículo que encontraba en la plataforma. Más adelante Polyvore cambió a la publicidad de coste por click. Llegando a ganar una comisión cuando el usuario hacía click en la publicidad (Novellino, 2015). 1.11.1. La Comunidad Polyvore Un estudio realizado por Polyvore en el año 2015 sobre su comunidad, señala que un 84% de su público estaba compuesto por mujeres como se muestra en la Figura 18. Su edad estaba comprendida entre los 25 y 34 años, tal y como se muestra en la Figura 19. Los resultados demostraron que estas mujeres contaban con poder adquisitivo para realizar 133 compras a través de la red. Un 50% de ellas accedían a Polyvore a través de un Smartphone, y el 52% realizaron compras a través de su móvil. Así mismo, el público femenino que accedía a la red procedía en su mayoría de Estados Unidos, Canadá, Reino Unidos y Australia (Polyvore Data, 2015). Figura 19 Género de los usuarios de Polyvore Fuente: Polyvore Internal Data, Polyvore External Study, abril, 2015 Figura 20 Edad de los usuarios de Polyvore. 84% 16% Mujer Hombre 0% 34% 36% 15% 10% 5% Edad 18-24 25-34 35-44 45-54 55+ 134 Fuente: Polyvore Internal Data, Polyvore External Study, abril, 2015 Aunque estos resultados son del año 2015 se presentan en este estudio para poder comparar su evolución con los resultados de nuestro trabajo de campo. Sección Community Spotlight En Polyvore existía la sección llamada Community Spotlight, en esta se publicaban los sets de los usuarios que destacaban en la plataforma. Diariamente en esta sección se realizaban las publicaciones visuales de las personas seleccionadas. La publicación contenía un sets de la persona elegida, su nombre de usuario, cantidad de sets creados, número de seguidores y tiempo que llevaba registrado en Polyvore. Esta actividad motivaba la interactividad entre los usuarios y la creación de eWom visual. En la Figura 20 se muestra un sets publicado en la sección Community Spotlight. 135 Figura 21 Sets publicado en la sección Community Spotlight Fuente: Polyvore Sección Member Spotlight Las entrevistas realizadas en la sección Member Spotlight permitían conocer el trabajo de los entrevistados, convirtiéndolos en usuarios valiosos para las marcas, éstas contactan con él para que promocionaran sus productos, a través de la creación de sets y/o moderando concursos patrocinados por ellas. Asimismo, Polyvore podía detectar cuáles eran los principales factores que influyen en que las personas se sintieran comprometidas y fidelizadas 136 con la comunidad, identificando por qué pasaban la mayor parte de su tiempo de ocio creando sets e interactuando con los demás miembros. Otra de las estrategias utilizadas para mantener la interacción era la sección Member Spotlight como se puede apreciar en la Figura 21. En ella se publicaban los sets de los participantes destacados. Para la selección de estos miembros se consideraban el número de seguidores que éstos tenían, así como su reputación en Polyvore. La dinámica consistía en crear una publicación visual con la foto del usuario seleccionado, nombre, lugar de origen, ocupación, pasatiempo, descripción de su estilo, marcas favoritas o personajes del mundo de la moda que le inspiraban, además debían describir la tendencia de moda de su país. Por medio de esta publicación, Polyvore obtenía información importante sobre las usuarias elegidas y a su vez las personas favorecidas adquirían mayor visibilidad, aumentando considerablemente en número de seguidores. Esto desarrollaba el sentimiento de pertenencia y compromiso con la comunidad. En conclusión, esta estrategia aportaba en el contenido visual y textual a la plataforma que se convertía en información importante a Polyvore y para las marcas. Resultaba atractiva para las usuarias, que se implicaban y se mantenían en constante interactividad con el objetivo de ser seleccionadas en algún momento como, Member Spotlight. Se podía acceder a todas las entrevistas realizadas en la red, buscando en Polyvore la etiqueta #memberSpotlight. Debido al cierre de la plataforma, si se busca en Google #memberSpotlight aparecen algunas imágenes que remiten a SSENSE. 137 Figura 22 Sets publicado en la sección Member Spotlight Fuente: Polyvore Además de la publicación visual que se creaba con la publicación del sets Member Spotlight, se realizaba una entrevista para que la comunidad pudiera conocer más sobre los miembros destacados y se anexaba a la publicación. Las preguntas que se les hacían eran las siguientes: Hablar un poco sobre ti. ¿Cuáles son tus aspiraciones o metas profesionales? 138 ¿Cómo ha afectado Polyvore en tu vida? ¿Cómo encontraste a Polyvore? ¿Cómo describes los estilos de tus sets? ¿Dónde encuentras inspiración para crear tus sets? ¿Cómo describes tu estilo? ¿Qué consejos te gustaría compartir con los miembros de la comunidad? Sé original. ¿Dónde vives y cuáles son las tendencias de su zona? ¿Cuáles son tus marcas y diseñadores favoritos? Con los resultados de este cuestionario Polyvore adquiría información que podía ser utilizada para crear nuevas dinámicas en la comunidad, así como conocer las últimas tendencias de moda por país de la mano de sus influyentes miembros. Durante el día de la publicación las personas entrevistadas eran el foco de atención y recibían mensajes de felicitación de sus seguidores, lo que le obligaba a mantener interactividad. Con estos los seguidores buscaban visibilidad y empalizar con el seleccionado. Cuanto mayor era el nivel de comunicación e interacción de un usuario, más posibilidad tenía de aumentar en número de seguidores. Por lo general, los miembros entrevistados en la sección Community Spotlight recomendaban seguir, comentar, crear buenos sets y participar en los concursos que se realizaban. En conclusión, interactuar y dedicar tiempo de calidad a la comunidad para ser considerado un miembro Spotlight. Esto repercutió a favor de las marcas que eran seleccionadas para la creación de los sets y para Polyvore que motivaba a los usuarios a mantenerse activos. 139 Otra de las estrategias que utilizaba esta red para conocer la frecuencia con que sus usuarios crean sets, era la sección Polyvore Style Insider, estrenada en 2015. Con ésta se buscaba que sus miembros constantemente estuvieran creando contenido visual. Consistía en que según la cantidad de sets creados en un período de seis meses que iniciaba desde el 1 de enero hasta el 30 de junio y se renovaba automáticamente iniciando desde cero, el 1 de julio hasta el 31 de diciembre del año vigente, en el perfil de cada usuario figuraba una de las siguientes insignias: Style Spotter, Style Setter y Style Icon como se muestra en la Figura 22. La primera insignia, Style Spotter, se obtenía con la creación de 2 sets en un período de seis meses. Para pasar a la segunda categoría Style Setter, el miembro debía realizar en el mismo período de tiempo, 25 sets o más. Finalmente, para ser considerado Style Icon, que era la tercera insignia y la más importante, tenían que crear más de 125 sets. Una vez conseguida la insignia deseada, se debía seguir creando sets para poder mantenerla. Transcurridos los seis meses establecidos, se volvía a iniciar desde cero. Estas insignias iban acompañadas de beneficios adicionales según la categoría obtenida, como pueden ser consejos especiales y consejos de la comunidad Polyvore, recibir mensualmente el newsletter, participar en las reuniones organizadas por Polyvore conocidas como Meetup5 que se llevaban a cabo en diversos países, regalos con el logo de Polyvore, ser elegido como corresponsal de la comunidad en la Semana de la Moda en New York, ser seleccionados para asistir a eventos especiales en el área de la moda a medida que surgían, etc. Además de premiar la fidelidad online, también se recibían beneficios tangibles en el entorno offline, ofreciéndoles la oportunidad de conocer personalmente a los miembros de 5 En los anexos de la investigación se incluyen dos enlaces que muestran la dinámica realizada en un Meetup. https://www.youtube.com/watch?v=jw7dteF6P-w 140 Polyvore y a otros usuarios, lo que establecía un vínculo de amistad y un mayor compromiso con la comunidad. Figura 23 Polyvore Style Insider Fuente: Polyvore En sus inicios, Polyvore tenía como temas principales la moda, la decoración y el arte. Su público objetivo eran mujeres. En el año 2016, Polyvore comienza a trabajar con marcas dirigidas a los hombres, como se puede observar en la Figura 23. En el año 2017 la red incorporó concursos para captar la atención de las marcas enfocadas a este target, con el fin de captar este sector que estaba descuidado. Se creó una pestaña adicional en la plataforma 141 donde el miembro elegía si deseaba crear sets con artículos de mujer u hombre. Esta sección tuvo aceptación entre los miembros de la comunidad. Figura 24 Sets publicitando artículos para hombres Fuente: Polyvore 1.11.2. El eWom Visual y la Gamificación en Polyvore Partiendo de los estudios elaborados por Ritveld, et al. (2016) sobre el eWom visual, a continuación se describen y analizan las diversas dinámicas que fomentan el eWom visual en la comunidad de compra social Polyvore. 142 1. Cuando los miembros utilizaban en la creación de sus sets, los artículos que les gustaban de otros sets. Con esto se buscaba conocer si esta acción influía en la visita a la tienda online de donde procedían estos artículos. A continuación puede verse una representación gráfica de esta acción en la Figura 24. Figura 25 eWom visual al indicar “me gusta” en un artículo de un set eWom visual al indicar “me gusta” en un artículo de un set 143 Fuente: Polyvore 2017 En el primer recuadro se muestra el set original denominado eWom visual en Polyvore. Se ha seleccionado como ejemplo el top que figura en el cuadro rojo. Si un miembro indicaba “me gusta” en ese producto, automáticamente este se guardaba en su perfil y luego podía ser utilizado por él u otro miembro para crear set. Los artículos siempre estaban acompañados del nombre de la marca y del enlace que remite a la tienda online. 2. Para crear set los usuarios buscaban los artículos de su interés; podían hacerlo a través de diversas técnicas: a) Importarlos con el botón clipper desde una tienda online o página web. b) Indicar “me gusta” en un artículo presente en la sección editorial Polyvore para que este se guardara en su perfil. 144 c) Indicar “me gusta” en un artículo presente en la sección tendencia de Polyvore para que este se guardara en su perfil. d) Indicar “me gusta” en un artículo de otro sets. Así, las redes sociales han cambiado el comportamiento del consumidor y su forma de interactuar con las marcas. Las empresas se valen de diversas estrategias para lograr implicación emocional entre los seguidores de su marca en las redes sociales. Una de ellas es la gamification, término que data del año 2008, Ruiz y Grande (2013) lo definen “como el uso de técnicas, modos de pensar y mecanismos propios del mundo de los juegos a situaciones y contextos ajenos a éste con la finalidad de que las personas se involucren en tareas relativamente pensadas de forma voluntaria y con ánimo positivo” (p. 224). Así mismo, Teixes (2015) lo describe como “como la aplicación de recursos propios de los juegos (diseños, dinámicas, elementos, etc.) en contextos no lúdicos, con el fin de modificar los comportamientos de los individuos, actuando sobre su motivación, para la consecución de objetivos concretos” (p.17). Los sitios web que usan la estrategia de la gamificación utilizan como técnica principal la concesión de puntos de prestigio, que se les asignan a los usuarios que cumplen los objetivos establecidos. El concepto de gamificación se desarrolla cuando una conducta que va seguida de consecuencias agradables y por esto tiende a repetirse. Asimismo, la aprobación social, la amistad, el cariño o la posibilidad de poder influir en decisiones importantes son consideradas consecuencias agradables para un gran número de personas. Esta puede ser una de las causas que justifica por qué algunos usuarios de Polyvore dedicaban gran parte de 145 su tiempo de ocio en la creación de set y gestionando grupos en la comunidad, otros a crear y publicar set en los concursos que organizaban los diferentes grupos. La gamificación está basada en la capacidad que sus sistemas tienen para estimular la motivación de los jugadores con el fin de que estos desarrollen una determinada conducta o actividades específicas. La motivación es uno de los factores más importante en el cambio de actitud y el aprendizaje. “En la gamificación el tipo de motivación sobre el cual se desea actuar es la intrínseca, que no viene condicionada por recompensas externas, sino que se basa en el deseo de relacionarse con los demás, la autonomía que ofrece” (Teixes, 2015, p. 36). Esto se ve reflejado en la capacidad de decisión que tienen los individuos, el dominio de una tarea, y la finalidad trascendente de lo que se realiza. Polyvore usaba la estrategia de gamificación usando los concursos que desarrollaban los grupos que creaban los usuarios y los concursos que realizaba Polyvore desde su perfil. Los grupos de Polyvore eran una comunidad organizada dentro de la plataforma por personas que compartían un estilo de interés en común (Feldstein y Wilson, 2010). Se podía acceder a ellos a través de botón unirse o por invitación que realizaba su administrador o administradores por mensaje privado a cada usuario. Los miembros publican sus sets y contactan con nuevos usuarios de gustos similares. Participar en los grupos permitía que los sets obtuvieran mayor visibilidad, porque la publicación llegaba a todos los miembros del grupo. Los creadores de los grupos realizaban concursos que en algunas ocasiones eran patrocinados por una marca. La dinámica consistía en invitar a los miembros del grupo a participar y procurar inducir a otros usuarios para que se registraran en el grupo y publicaran sus sets. Cuando el concurso era patrocinado por una marca, ésta establecía los artículos que 146 debían figurar en el set, además siempre tenía que estar presente el logo de la marca en el set publicado. Aunque un concurso fuera patrocinado por una marca, los sets que participaban eran considerados eWom visual por ser realizados y publicados por los usuarios. Existía la sección Group contests donde todos los usuarios podían ver los concursos organizados por los grupos y Polyvore contests donde se mostraban los concursos organizados por Polyvore. La diferencia entre ambos concursos radica en que cuando los concursos eran organizados por un grupo, los usuarios podían acceder libremente, pero si el moderador deseaba que su concurso obtuviera un mayor número de participantes, debía invitar a cada uno de sus miembros a través de un mensaje privado. Información suministrada por usuarias moderadoras de grupos en Polyvore afirman que las marcas les exigían que en el concurso se registrarán más de 300 sets, para ellas poder recibir el pago acordado. En ocasiones recibían artículos de moda o bonos de compra de la marca patrocinadora. En la Figura 25 un ejemplo de concurso y un ejemplo de grupo. Figura 26 Ejemplo de concurso y grupo en Polyvore Fuente: Wishpond EBOOK The Ultimate Guide to Polyvore for Brands and Retailers 147 En los concursos que realizaba Polyvore desde su perfil, era el usuario quien accedía de forma voluntaria, ya que esto le aportaba visibilidad dentro de la red y tenía la posibilidad de que su set fuera seleccionado como sets destacado por Polyvore. Lo que le aportaba prestigio dentro de la comunidad. Cuando un concurso era organizado por Polyvore al usuario ganador se le agregaba una insignia con el símbolo de un trofeo en su perfil. Estos se iban sumando según el número de concurso que ganaba. En este sentido, Teixes, (2015) lo define como medallas o badges,” son representaciones gráficas de los logros que se obtienen en un juego o sistema gamificado. Normalmente son coleccionable, siendo esta una de sus principales características” (p. 49). Añade que la mejor utilización de la medalla se logra cuando la recompensa final no es la medalla en sí, sino los indicadores visuales de un progreso o logro determinado en el juego. Con esto se evita que desaparezca la motivación cuando ya se obtiene la medalla o insignia, por tratarse de una recompensa externa. El esfuerzo debe estar acorde con los logros obtenidos para que perdure la motivación. También se entregaban insignia en los concursos que organizan los grupos. El requisito necesario para obtenerla era que el concurso obtuviera una cantidad significativa de participantes, es decir más de 100 concursantes. Esto impulsaba a que los usuarios desearan participar en los concursos donde se realizaba mayor interactividad. A la vez obligaba al moderador del grupo a invitar a una mayor cantidad de usuarios. Cuando una marca patrocina un concurso, tenían una duración de siete días, un mismo concurso podía ser promocionado por diferentes grupos. Es decir, si se estaba realizando un concurso para patrocinar una falda vaquera de la marca Shein llamada “Azul”, durante los siete días del concurso, diferentes grupos podían realizar el mismo concurso. El moderador indicaba el tema en el cual se debía inspirar el set, al mismo tiempo se tenía que etiquetar con # y las 148 frases que sugería el organizador, generalmente estas guardaban relación con el tema del concurso. Una de las reglas de los concursos era que para participar en los diversos grupos que realizan el mismo concurso se debía crear un nuevo set para cada grupo. Polyvore señalaba que “cuando una marca empodera a la comunidad para que anuncie sus productos en su nombre el compromiso de los usuarios hacia ella aumenta en un 48% (Polyvore Internal Data, 2015). En la Figura 26 se muestran un ejemplo de un concurso organizado por Polyvore. Figura 27 Concurso organizado por Polyvore Fuente: Wishpond EBOOK The Ultimate Guide to Polyvore for Brands and Retailers En los concursos que organizaba Polyvore los participantes podían publicar todos los sets que deseaban. A diferencia de los concursos de las marcas que en ocasiones limita las entradas a tres publicaciones. Esto obligaba a que el moderador tuviera que entrar en contacto con nuevos miembros. Los concursos que diariamente crea Polyvore se basan en diferentes temas, algunos ejemplos eran: series televisivas, fechas festivas, celebridades, Disney, Street Style, etc. De 149 esta forma se mantenía la interactividad en la red. Además, se le prestaba especial atención al etiquetado social, esto facilitaba su posterior búsqueda. 1.11.3. La Comercialización de Moda en Polyvore Con el paso del tiempo, los minoristas y las firmas de moda fueron interesándose por Polyvore. Al apreciar el tráfico que les generaba la interacción de los usuarios de la red, comenzaron a tener presencia oficial en la misma, especialmente a través de publicidad que figura como parte del contenido de la página. En la entrevista realizada por Tate (2013) para la revista Wired Business, el CEO de Polyvore en ese momento, Jee Lee relata cómo esta red fue evolucionando hasta encontrar un modelo de negocio que atrajo a importantes marcas de moda y minoristas de venta online que encontraron en Polyvore un canal ideal para publicitar sus marcas, gracias a su novedosa forma de realizar publicidad que generaba eWom visual. Por medio de su relato se aprecia que la importancia de esta evolución estuvo marcada por la estrategia de gamificación implementada, en combinación con los contenidos que generaban los usuarios, lo que inició una nueva forma de publicidad general. Lee expresa que: Los usuarios estaban encantados porque tenían una revista de moda y una boutique en un mismo lugar (…) Polyvore recibió la visita de un representante de Piperlime, el minorista de ropa y accesorios propiedad de Gap. Debido a que ellos recibían una gran cantidad de compradores online que provenían desde Polyvore y deseaban aumentar el número de compradores (…) Lee les solicitó a los usuarios que realizaran sets que incluyeran algunos de los zapatos que vendía Piperlime. El sets ganador obtuvo una tarjeta de regalo de Piperlime valorada en $250 dólares. Obtuvieron un total de 3.854 publicaciones. Pronto Lee se encontró trabajando con importantes compradores de publicidad para grandes compañías como Nike (…) (traducción propia). 150 Añade Tate (2013) que Lee se había asignado la misión de ayudar a los superusuarios de Polyvore a ascender a las filas como lo había hecho ella y abrir boutiques, colaborar con diseñadores, ocupar lugares prominentes en las pasarelas de moda e incluso lanzar sus propias líneas de ropa y accesorios, en otra palabra pretendía democratizar la moda. Menciona como Polyvore impulsó a algunas usuarias a incursionar en el mundo de la moda de un modo profesional. A través de la gamificación encontraban una salida creativa. El primer caso es el de la abogada alemana Col Astana, quien renunció a su trabajo y abrió una boutique, como se puede apreciar en el video anexo en la Figura 27. Así mismo en la Figura 28 se puede ver su perfil de Instagram actualizado. Figura 28 Caso Golestaneh en Polyvore Fuente: YouTube Nota: Para ver el video visitar el siguiente enlace en YouTube https://bit.ly/3zEsbus https://bit.ly/3zEsbus 151 Figura 29 Instagram Golestaneh 2021 Fuente: https://www.instagram.com/golestaneh/ Lee pretendía convertir a Polyvore en una fuerza tanto en tecnología como en moda: “la influencia cultural de Vogue junto con la escala y el alcance de Google, prueba de que los miembros de una comunidad en línea pueden suplantar a los creadores de tendencias arraigados, sin mencionar a los CEO de startups” (Tate) Las sugerencias que ofrecía Polyvore para que el ROI, retorno sobre la inversión realizada, de una marca fueran favorable eran:  Ofrecer a los clientes una razón para comprar sus productos a través de esta red.  Asesorar al usuario de cómo pueden utilizar una prenda y crear diversos estilos.  Mostrar a personajes famosos usando vuestra marca u otra con características similares.  Otorgar poder al usuario para que promocione la marca a través de los concursos. Si con estas técnicas se lograba que los productos fueran guardados por otros usuarios y posteriormente utilizados en la creación de set, tenían la posibilidad de captar nuevos clientes https://www.instagram.com/golestaneh/ 152 potenciales. Añadían que promocionar los artículos de moda mediante la creación de set, concursos o como publicidad en la plataforma era la mejor forma de generar tráfico a su tienda online. Los productos que eran promocionados en Polyvore tenían presencia en diferentes mercados, como EE. UU., Reino Unido, CA, Australia y en Yahoo Product Ads en EE. UU (Tate, 2013). Como se puede observar en el contenido expuesto, el éxito de Polyvore es reconocido porque logró la integración de varios servicios como contenidos propios, sobre la base de las opiniones de los usuarios en una comunidad online, así como de las publicaciones visuales, eWom visual, como parte de la publicidad digital de las marcas de moda presentes en la plataforma. A esto se suma una app que permitía combinar distintas prendas para que los usuarios pudieran crear sus propios estilos, buscar inspiración sobre moda y una tienda para comprar los productos de la propia web.” Esta web permite integrar la publicidad de las marcas de ropa con los fines comerciales de vender esas prendas en un portal plagado de contenido original” (TICBeat, 2015). Polyvore contaba con un sólido negocio vendiendo publicidad a minoristas en línea y marcas de ropa. Pero obtenía la mayor parte de sus ingresos de las tarifas de afiliados: cada artículo en un sets de Polyvore enlaza a la página de donde se exportó, a menudo una página de producto dentro de una tienda web. Polyvore generaba millones de clics en dichas páginas cada mes. En este sentido, sus ingenieros habían invertido cientos de horas en hacer que estos enlaces generadores de ingresos sean fueres. Incluso si un minorista cambia la dirección web de un producto, como sucede con frecuencia, los robots de software de Polyvore encontrarán rápidamente la dirección del nuevo producto y volverán a escribir los enlaces (Taste, 2013). 153 “Los capitalistas de riesgo recompensaron generosamente el enfoque de Polyvore. En enero de 2012, la empresa cerró una ronda de financiación de 14 millones de dólares” (Tate, 2013). De este modo, Polyvore construyó su propio éxito de audiencia en Estados Unidos, Canadá y otros países. Supo integrar la publicidad que generaba eWom visual con los intereses comerciales. Este valor añadido motivó a Yahoo, como nueva propietaria, para fortalecer sus contenidos digitales y más adelante a SSENSE que es su propietario actual (TICBeat, 2015). Para concluir, consideramos importante mencionar que el creador de Polyvore Pasha Sadri era considerado en Yahoo como un mago, “habiendo acumulado 19 patentes de software e interfaz de usuarios. Pasha era una fuente de ideas, verdaderas innovaciones disruptivas” indicaba el exjefe y líder de Google Bradley Horowitz (Taste, 2013). Nos preguntamos cómo habría afectado a otras plataformas de comercio electrónico online si esta plataforma donde se generaba eWom visual como parte de la estrategia publicitaria y comercial utilizada por las marcas de moda no habría sido cerrada. Finalmente entendemos que Polyvore puede ser considerado como un ejército de usuarios que a través de la técnica de la gamificación creaban contenidos visuales que formaban parte de un nuevo modelo de publicidad para las firmas de modas donde el usuario es el protagonista. 154 CAPÍTULO 2: METODOLOGÍA El objetivo de esta investigación es el estudio del eWom visual en las usuarias de las comunidades de compra social, tomando como estudio de caso el análisis de Polyvore, una comunidad orientada al mundo de la moda y especialmente significativa en este tipo de comunicación. Para ello, en esta investigación se ha dado prioridad a la metodología cuantitativa, a través de un cuestionario estructurado a usuarios de la red Polyvore y el posterior análisis estadístico de los resultados (Wimmer y Dominick, 1996, p. 50), dando especial importancia el contraste cruzado de las variables en busca de los elementos más significativos de los resultados obtenidos. A continuación desarrollamos los distintos aspectos implicados en la metodología utilizada en el estudio. 2.1. Planteamiento Metodológico Por la naturaleza de los objetivos, se ha realizado un estudio correlacional, puesto que se buscaba demostrar la relación existente entre el eWom visual y otras variables destacadas del comportamiento de los usuarios de la red, como la generación de contenido, la visita a tienda online o la intención de compra. El objetivo final es conocer cómo estos factores intervienen en el funcionamiento de la comunidad de compra social Polyvore. Además, la investigación aquí propuesta se considera transversal o seccional por obtener información del objeto de estudio una única vez en un momento específico. Por último, la investigación se puede considerar “explicativa” (Bernal, 2006, p. 115) al tener como 155 fundamento la prueba de hipótesis y buscar que las conclusiones lleven a la formulación o el contraste de las leyes o principios científicos. En este tipo de investigación, señala Bernal (2006), se analizan las causas y efectos de la relación entre las variables elegidas. Al igual que otras comunidades de compra social y redes sociales, Polyvore ofrecía una gran cantidad de información sobre sus usuarios y el tipo de interacciones que realizaban. Sin embargo, entre los objetivos de esta investigación destaca especialmente conocer qué razones animaban a las usuarias de una red como Polyvore a utilizar el eWom visual y qué impacto tenía en su forma de consumo. En ese sentido, una encuesta estructurada nos permite profundizar en la actividad de las usuarias de la red, conociendo sus motivaciones, y contrastar toda esta información con los datos que Polyvore nos facilita. Por tanto, la encuesta a usuarios de una red nos permite complementar los datos cuantificables sobre el uso de la misma con otros datos cuantificables sobre la valoración de los usuarios (Sue y Ritter, 2007). Los costes de la encuesta resultan razonables para la cantidad de información que se recopila, permitiendo el examen de una gran cantidad de variables (demográficas, de actitudes, información sobre modos de vida, intenciones, etc. Otro aspecto importante en una red internacional de este tipo es que el cuestionario supere las barreras geográficas (Wimmer y Dominick, 1996). Por la naturaleza del estudio realizado se utiliza la encuesta analítica, describiendo y explicando por qué se dan ciertas situaciones. En esta modalidad, según indican Wimmer y Dominick (1996), la hipótesis de investigación suele “contratarse mediante el examen de variables, examinando así las posibles interrelaciones y generando inferencias explicativas” (p.113). Para la interpretación de los resultados del cuestionario primero se procedió a codificar las respuestas, después se creó una base de datos y, finalmente, se realizó su análisis en el 156 programa estadístico SPSS versión 25. Los resultados se presentaron en tablas de frecuencia y porcentajes (Hernández, 2004, p 496). Por último, se realizaron tablas cruzadas entre edad, categoría y lugar de origen de los encuestados y las preguntas del cuestionario para conocer la correlación existente. En la investigación se utilizó el análisis estadístico, en un primer paso debido a que permite recopilar, organizar, sintetizar y analizar los datos obtenidos a través del cuestionario (Wimmer y Dominick, 1996, p. 215). Como señalan Hernández et al. (2004), este procedimiento facilita la gestión de manera sistemática la información numérica (p. 494). En consiguiente, la estadística nos permite realizar análisis complejos, como el contraste cruzado entre variables, de tal forma que centramos el foco en qué usuarias de Polyvore y de qué formas específicas utilizan el eWom visual a la hora de generar contenidos en la comunidad de compra. 2.2. Población y muestra. Criterios de Selección de las Usuarias de Polyvore Encuestadas La muestra, explican Wimmer y Dominick (1996) es la estrategia que permite “considerar únicamente una porción de la población, puesto que la población total no es abordable” (p. 54). En ese sentido, Rojas et al., (2015) también destacan que debemos considerar la muestra como un subgrupo de la población del cual se recolectan los datos y del cual esperamos algún tipo de representatividad. La población o universo del estudio comprendió a todos los exusuarios de la comunidad de compra Polyvore, dado que la red se cerró mientras se realizaba esta investigación. Para acceder y contactar con estos usuarios se utilizaron los grupos de Facebook que expresamente 157 señalan su vinculación con Polyvore. Uno de ellos, de hecho, fue creado por la Cofundadora de Polyvore, Jess Lee. Puesto que el día 5 de abril de 2018 la red Polyvore fue comprada por el retailer canadiense SSENSE quien a continuación cerró la plataforma, haciéndola desaparecer completamente de Internet, borrando incluso el enlace que permitía acceder a la página principal de Polyvore. Para no invalidar el estudio realizado hasta el momento, se tomó la decisión de trabajar con el listado de los principales grupos creados en Facebook por los antiguos usuarios de Polyvore, que de hecho reclamaban la reapertura de esta red, debido a que este era el único contacto que se tenía con los ex usuarios de Polyvore. Cuando se realizó la encuesta, en el año 2018, estos grupos contaban con la siguiente cantidad de miembros: - Polyvore Friends Reunite!: 700 miembros - POLYS FASHION: 642 miembros - Bringbackpolyvore: 413 miembros - Polyvore Goodbye: 251 miembros - My Polyvore Creations: 277 miembros - Polyvore's Friendships: 201 miembros Se eligieron todos los grupos antes mencionados, vinculando dichos grupos a un enlace que dirigía al usuario al cuestionario ubicado en Google Formulario y se les solicitó su participación a través de un video explicativo. Es importante aclarar que un mismo usuario podría tener presencia en diferentes grupos, pero el cuestionario sólo podía ser rellenado una sola vez por cada usuario, ya que se le solicitaba su correo electrónico de Gmail. 158 Por tanto, a través de estos grupos se invitó a sus participantes a completar un cuestionario de 18 preguntas sobre Polyvore. Participaron un total de 309 personas mayores de 15 años, provenientes de 52 países. La mayoría de los participantes, 296, fueron mujeres, lo cual nos llevó a centrar el foco en las usuarias de la red. Así, para el análisis de los resultados se excluyeron las 13 encuestas realizadas por hombres, lo cual aporta mayor coherencia a los resultados y nos permite delimitar mejor el objeto de estudio. En el cuestionario el rango de edad menor de 18 años obtuvo 13 respuestas, equivalentes a un 4,4%, así que se contactó con las participantes para delimitar mejor este aspecto. Como la edad de estas personas se encontraba entre los 15 y los 18 años, se decidió agrupar a estas personas con el rango de edad de 18 a 29 años, que obtuvo un 29,2%. Sumado a ambos rangos tenemos un porcentaje válido del 33,6% de la muestra. Dado que los grupos de Facebook tienen una presencia geográfica muy amplia, las respuestas al cuestionario provienen de ex usuarias de Polyvore de 52 países distintos, por lo que se procedió también a clasificar a las personas encuestadas según su procedencia geográfica y así poder incluir esta variable para su posterior análisis. 159 Distribución por zona geográfica de las encuestadas Para poder agrupar a las usuarias de Polyvore por zona geográfica se tuvieron en cuenta tres factores como criterio común: La lengua. La lengua mayoritariamente de una determinada zona geográfica es un elemento unificador que puede conformar un determinado grupo humano a la hora de estudiar su comportamiento. La Cultura y las costumbres. Sin duda, las costumbres y la cultura de un determinado país o región configuran una determinada tipología humana que caracteriza el comportamiento de sus conciudadanos. En el apartado sobre el país de origen se obtuvo un total de 279 respuestas. A efectos prácticos, según el criterio antes mencionado, se trabajó con 5 grupos, ver la Tabla 8. Asia y Oceanía. Teniendo en cuenta el criterio de la cultura y las costumbres de los países que integran estos dos continentes se agruparon en una misma área geográfica. No obstante, Australia por tener un comportamiento más próximo a Estados Unidos y Canadá no se incluyó dentro de este grupo. Se obtuvo un total de 23 respuestas equivalente a 7,8%. Estados Unidos, Canadá y Australia. El país que más respuestas arrojó fue Estados Unidos (147) representando un 49,7% de las respuestas válidas. Se incluyó este país en la misma área geográfica que Canadá y Australia por entender que tienen lazos comunes anglosajones y grandes similitudes tanto en su cultura y costumbres como en sus hábitos de consumo. 160 Europa. Aunque en el cuestionario se establecieron tres zonas posibles (Europa occidental, Central y del Este) finalmente se agruparon en una sola área geográfica, por los lazos de afinidad que las unen, tanto en su cultura y costumbres como en sus orígenes y religión. En total hubo un total de 92 respuestas equivalente a 31,1% de las respuestas validas. América Latina. Este bloque está configurado por los países de lengua española. A ellos hemos querido añadir Brasil, pues, aunque habla portugués, son muchos los lazos que le unen al resto del continente iberoamericano. Este grupo está representado por 14 respuestas distribuidas en 7 países y representa un 4,7% del total de las respuestas válidas. África. Aunque solamente hay 3 respuestas de este continente equivalente a 1%, se ha querido incluir en el estudio con el objeto de observar si existía alguna característica diferenciadora. Además, también se clasificó a las usuarias en base a la categoría que ocupaban en Polyvore (Style Spotter, Style Setter y Style Icon), es decir, según la cantidad de sets que realizaban en un período de seis meses: Style Spotter: Es el usuario que creaba 2 sets entre el 1 de enero al 30 de junio y del 1 de julio al 31 de diciembre por año. Style Setter: Es el usuario que creaba entre 25 sets el 1 de enero al 30 de junio y del 1 de julio al 31 de diciembre por año. 161 Style Icon: Es el usuario que creaba entre más de 125 sets entre el 1 de enero al 30 de junio y del 1 de julio al 31 de diciembre por año. A pesar de que la muestra utilizada para esta investigación no es probabilística, dado que la selección de la misma no ha podido ser totalmente aleatoria, se ha trabajado con un alto número de respuestas para introducir la mayor diversidad posible. En este sentido Hernández et al. (2004) explican que lo óptimo de una muestra depende de “cuánto se aproxima su distribución a las características de la población” (p. 326). Esta aproximación mejora al incrementarse el tamaño de la muestra. En ese sentido, señalan los autores, la distribución de muestras de 100 o más elementos “tiende a ser normal y esto sirve para el propósito de hacer estadística inferencial, sobre los valores de una población” (Hernández et al. 2004, p. 326). La distribución en forma de campana se obtiene usualmente con una muestra de 100 o más unidades muéstrales, y es útil y necesaria cuando se hacen inferencias de tipo estadístico. 2.3. Diseño del Cuestionario y Tratamiento de los Datos Anguita, Labrador y Campos (2003) definen el cuestionario como “un documento básico que recoge de forma organizada los indicadores de las variables implicadas en el objetivo de la encuesta” (p.152). Es decir, la encuesta es el proceso que se realiza para aplicar el cuestionario, mientras que el cuestionario es un formulario en donde se contemplan todas las preguntas que se plantean para conocer los objetivos del estudio. En este estudio el instrumento utilizado fue el cuestionario, el cual estaba compuesto de preguntas cerradas y respuestas precodificadas por poseer mayor uniformidad de respuesta y sencillez en la cuantificación, lo que facilitó la presentación del análisis estadístico. El 162 cuestionario estaba compuesto de 4 secciones, (1) generación de contenido, (2) visita a tienda online, (3) intención de compra (4) eWom visual. Siguiendo los pasos que exponen Hernández et al. 2004, el procedimiento a seguir para construir un instrumento de medición es (p.357): 1. Listar las variables que se pretenden medir u observar. 2. Revisar cómo han sido definidas operacionalmente las variables. 3. Elegir el instrumento o los instrumentos, ya desarrollados, que hayan sido favorecidos por la comparación y adaptarlos al contexto de la investigación. En la investigación primero se realizó una lista con las variables a medir, posteriormente se realizó una tabla de operacionalización de las variables a utilizar y finalmente se redactó el cuestionario usando como guía el cuestionario de Brommont, (2014) en su investigación “Social Shopping Communities and their impact on brand image”. El cuestionario tiene un total de 18 preguntas. Fue aplicado en inglés por ser el idioma que predomina entre los usuarios de Polyvore. Para su codificación se tradujo al español. La versión original del cuestionario está en el anexo del trabajo. El crecimiento acelerado de Internet ha traído consigo cambios en la conducta del consumidor. Estos cambios también se han visto reflejados en la metodología que se utiliza para estudiar su comportamiento. La encuesta tradicional ha evolucionado a la encuesta online que utiliza al Internet como canal para llegar a su público objetivo. La encuesta fue realizada utilizando el software Google formulario. 163 Cada vez es más utilizada la encuesta online porque permite alcanzar a un gran número de personas de forma instantánea, facilitando la obtención de los resultados de un modo más rápido. Este tipo de encuesta es más económica y, al no tener que diseñar en papel, se puede enviar a través del correo electrónico, programarla dentro de una página web que esté al alcance del público objetivo o por medios de las redes sociales. Una de las desventajas que tiene esta técnica es la necesidad de realizar un cuestionario más reducido con el objetivo de poder obtener una tasa mayor de respuesta. En la Tabla 4 se sintetizan las ventajas y desventajas de la encuesta online. Tabla 4 Las ventajas y desventajas de la encuesta online Ventajas Desventajas La falta de intermediario entre el cuestionario y el entrevistado hace que los sondeos sean más objetivos Sesgo de cobertura Se evita que el entrevistador condicione al entrevistado Se puede mentir muy fácilmente, datos nulos Amplia cobertura Si no se garantiza el anonimato pueden darse bajas tasas de respuesta Rapidez en la recogida y análisis de datos No sé conoce a la persona que responden las preguntas El ahorro de tiempo Los bajos costes Eficaz Entrada directa de datos Fuente: Elaboración propia a partir Sue y Ritter (2007) 164 Una vez analizado el diseño del propio cuestionario, se describe el proceso de medición y análisis. Desde la perspectiva cuantitativa, en la medición se vinculan “conceptos abstractos con indicadores empíricos”, mediante “un plan explícito y organizado para clasificar y cuantificar los datos disponibles” (Fernández et al., 2004, p. 346). En este proceso, el instrumento de medición utilizado juega un papel fundamental. Estos autores definen el instrumento de medición “como el recurso que utiliza el investigador para registrar información o datos sobre las variables que tiene en mente” (p. 346). Para la interpretación de los resultados del cuestionario primero se procedió a codificar las respuestas, después se creó una base de datos y, finalmente, se realizó su análisis en el programa estadístico SPSS versión 25. Los resultados fueron presentados en tablas de frecuencia y porcentajes. Esto permitió conocer el mayor número de respuestas de cada pregunta del cuestionario. “La distribución de frecuencia es un conjunto de puntuaciones ordenadas en sus respectivas categorías” (Hernández 2004, p 496). Se realizaron tablas cruzadas entre edad, categoría y lugar de origen de los encuestados y las preguntas del cuestionario para conocer la correlación existente. En la investigación se utilizó el análisis estadístico, debido a que esto permite recopilar, organizar, sintetizar y analizar datos de Wimmer y Dominick, (1996, p. 215). Para Hernández et al. (2004) “la estadística es un procedimiento utilizado para clasificar, calcular, analizar y resumir información numérica que se obtiene de manera sistemática” (p. 494). En el caso de la no respuesta parcial que se presentan en algunas de las preguntas realizadas en la encuesta, se procedió a trabajar con el total de respuestas obtenidas. Según 165 nos apunta Sánchez (2000), lo común es trabajar con las respuestas obtenidas, “suponiendo que los que no contestan a una pregunta en particular, de haberlo realizado habrían contestado lo mismo que aquellos que han respondido” (p. 22). Cuando falta información se dice que las variables tienen “valores perdidos” (en inglés, missing values). “En SPSS/PC se distinguen entre valores perdidos del sistema, que el programa identifica mediante un “.”, y valores perdidos del usuario. Estos últimos suelen coincidir con las categorías “no sabe”, “no contesta” y “no procede”. Los valores perdidos del sistema se presentan cuando la pregunta está sin respuesta. Esto puede traer como consecuencia que al momento del análisis de los datos nos falte información de algunos individuos para algunas variables (Sánchez, 2000, p. 264). Cuando la falta de información es escasa, es repartida al azar. En caso contrario, si falta mucha información de unos individuos o variables se debe utilizar alguna estrategia antes de proceder con el análisis de los datos. En el estudio que se utilizó para el análisis de los datos el programa SPSS versión 25, el caso de la no respuesta se ha presentado al azar y existe solamente en algunas respuestas como se puede ver en las tablas analizadas, por lo que no ha supuesto una dificultad para el análisis. 2.4. Variables Dependientes y Variables Independientes En el análisis de los datos, se ha trabajado con la variable independiente generación de contenido (1) y las variables dependientes visita tienda online (2), eWom visual (3), e intención de compra (4). Según indica Wimmer y Dominick (1996) las variables independientes son las que “el investigador hace variar sistemáticamente, mientras que las dependientes son las que el analista observa y cuyos valores se supone que dependen de los efectos producidos por las variables independientes” (p. 46). Es decir, la variable dependiente es la que se pretende explicar. 166 Wimmer y Dominick (1996) explican que al definir operativamente una variable los investigadores se ven obligados a expresar conceptos abstractos en términos concretos. Por lo tanto, la operacionalización de las variables permite expresar de un modo preciso lo que se desea transmitir exactamente a través de lo que sus términos representan. En la Tabla 5 se muestra la operacionalización de las variables utilizadas. Tabla 5 Operacionalización de las variables Generación de contenido Se genera contenido cuando el usuario crea un set y cuando el usuario indica que le gusta un set realizado por otro usuario. Cuando se crea un sets debido a que está presente el elemento marca, se está realizando eWom visual. Visita a la tienda online Cuando el usuario accede a la tienda online de un artículo que figura en un set. eWom visual Cuando en el set creado por el usuario el 70% del mensaje es visual y está presente el elemento marca. Intención de compra Cuando el usuario desea comprar un artículo que figura en un set o en la comunidad. Fuente: Elaboración propia Fuente: Elaboración propia a partir de los conceptos de Wimmer y Dominick (1996, pp. 46-48) En el estudio se utilizó el método de correlación que nos permitió evaluar la relación existente entre las siguientes variables: generación de contenido (1), visita a la tienda online (2), eWom visual (3) e intención de compra (4). 167 Por consiguiente, “los estudios cuantitativos correlacionales miden el grado de relación entre dos o más variables (cuantifican relaciones), utilizando coeficientes de relación estadísticos” (Gómez, 2006, p.67). Las mediciones en las variables de correlación deben provenir del mismo sujeto. Philip añade que “la correlación es el grado en que dos factores están asociados o interrelacionados”. Cuando existe una relación o asociación entre dos variables, se dice que existe correlación. La correlación se indica estadísticamente de -1 a +1 (1997, p.19). 2.5. Escala y Medición de las Variables A partir del planteamiento de Wimmer y Dominick (1996) las escalas deben usarse “para medir variables complejas que no admiten fácilmente la medición de un único elemento o indicador” (p. 56). Entre los diferentes tipos de construcción de escalas que existen se seleccionó la escala de Likert, también conocida como estrategia de las estimaciones sumadas. El método Likert consiste en un conjunto de ítems presentados en forma de afirmaciones o juicios. “Las afirmaciones califican al objeto de actitud que se está midiendo y deben expresar sólo una relación lógica” (Hernández et al., 2004, p. 368). En esta investigación se utilizó un número de frases preposicionales elaboradas respecto al tema de análisis, en el cual los entrevistados responden según se muestra en la Tabla 6. 168 Tabla 6 Modelo de la escala utilizada en el cuestionario Respuestas Muy en desacuerdo En desacuerdo Neutral De acuerdo Muy de acuerdo Respuestas Nunca Muy pocas veces Algunas veces Casi siempre Siempre Puntuación 1 2 3 4 5 Fuente: Elaboración propia a partir de Wimmer y Dominick (1996, p.58) Se utilizó la escala de Likert con el nivel de medición nominal. El nivel de medición nominal tiene dos o más categorías del ítem o variable. Las categorías no tienen orden ni jerarquía. “Los números utilizados en este nivel de medición tienen una función puramente de clasificación y no se pueden manipular de manera aritmética” (Hernández et al. 2004, p. 362). En la sección del cuestionario correspondiente las variables: generación de contenido e eWom visual, las respuestas estaban graduadas en cinco puntos (1 = muy en desacuerdo y 5 = muy de acuerdo). En la sección visita a tienda online e intención de compra se utilizó (1 = nunca y 5 = siempre). A cada una de las respuestas se le asignó un valor numérico, con el fin poder sumar todas las respuestas de cada una de las personas entrevistadas, de acuerdo al valor numérico establecido. Finalmente se reproduce la puntuación final de cada sujeto basándonos en los autores (Wimmer y Dominick, 1996). Tanto el cuestionario piloto como el cuestionario final fueron estructurados a partir de la escala de Likert. El estudio piloto se aplicó a una muestra de 40 personas de la población objeto de estudio, seleccionada de una muestra no probabilística. Wimmer y Dominick (1996) indican que en las pruebas preliminares las muestras pueden ser de 10 a 50 individuos, ya que la finalidad de estos estudios es de valor exploratorio. En los estudios piloto no se necesita de 169 forma prioritaria controlar el margen de error y por tanto se pudo trabajar con una muestra no aleatoria. Los resultados del estudio piloto permitieron confirmar la fiabilidad y validez de nuestro cuestionario, lo que a su vez permitió realizar los arreglos pertinentes antes de aplicar el cuestionario final a la muestra seleccionada de manera probabilística. 2.6. Correlación Estadística de variables en Tablas Cruzadas Una vez analizados los resultados obtenidos en el cuestionario en base a las frecuencias y porcentajes, la idea es realizar una correlación estadística entre las variables del cuestionario, utilizando para ello una serie de tablas cruzadas. Sin embargo, previamente al cruce de tablas se han realizado comparativas de las variables utilizadas con el método estadístico Kruskal-Wallis, para ver si existían diferencias según edad, origen y categoría. Solo se presentaron diferencias estadísticamente significativas en la variable edad. Por este motivo se decidió correlacionar esta variable y las demás categorías de la encuestas. Esto implica, a efectos prácticos, que realizáremos una correlación entre la edad de las usuarias de Polyvore y el resto de las variables estudiadas en relación al fenómeno eWom visual. En concreto, en las tablas cruzadas se estudian las relaciones entre estas variables: a) grupos de edad con categoría b) grupos de edad con origen c) grupos de edad con cada una de las preguntas de la encuesta Consideramos que la elección de esta variable “edad” es importante para la investigación por dos razones: 170 a) La diversidad de tramos de edad detectada entre las usuarias de Polyvore a tenor de los resultados de la encuesta. b) La importancia de este factor en los estudios de comunicación, ya que la segmentación etaria determina en buena parte la estrategia comunicativa. Por tanto, el contraste entre los resultados obtenidos utilizando tablas cruzadas permitirá delimitar las diferencias en el uso de Polyvore según los tramos de edad de las usuarias de la red. Esto supone la posibilidad de profundizar aún más en qué tipo de perfiles de la red utilizan eWom visual y con qué objetivos lo hacen. La técnica de análisis simultáneo de dos variables es uno de los más empleados en la investigación de mercados. Su objetivo es comprobar si existe o no relación entre dos variables determinadas. La relación se puede presentar como una simple asociación entre ambas, de forma que cuando una varía lo hace la segunda en uno u otro sentido. Entre las técnicas de análisis bivariable más utilizadas están: Variable no métrica (tablas cruzadas, prueba Chi- cuadrado) y variable métrica (correlación lineal y test de diferencia de medidas). Para dilucidar si las comparaciones entre los elementos estudiados son significativas en esta investigación se utilizó el estadístico Chi-cuadrado. Para Trespalacios et al. (2005) el análisis de dos variables no métricas, generalmente medidas en escala nominal, “se realiza mediante tablas cruzadas o tablas de contingencia que presentan la distribución de los casos entre sí con un número limitado de categorías” (p. 175). Se busca comprobar la posibilidad de alguna relación entre las dos variables, es decir ver si el comportamiento de los resultados en la categoría de una variable se ve afectado según las categorías de la segunda variable. 171 Cuando el p-valor del estadístico Chi-cuadrado es menor que 0,05 existe una relación estadísticamente significativa. En las tablas que hay una relación estadísticamente significativa se realizó al final de la tabla una comparación de perfiles columna por filas. Utilizamos el método estadístico con Corrección de Bonferroni. Es recomendable hacer este método debido a que, aunque figuran menos diferencias entre los grupos, es bastante más riguroso estadísticamente. El método Corrección de Bonferroni es un procedimiento que permite “controlar la tasa de error por experimento cuando las comparaciones múltiples se plantean a priori”, explican Balluerka y Vergara (2002, p. 77). 172 CAPÍTULO 3: ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS 3.1. Perfil Sociodemográfico de las Usuarias Encuestadas El cuestionario a usuarios de Polyvore ha sido respondido por un total de 309 personas, un 4,2% hombres (13) y un 95,8% mujeres (296). El estudio “Polyvore Internal Data, Polyvore External Study” realizado por Polyvore en el año 2015 sobre su comunidad, señalaba que un 84% de su público estaba compuesto por mujeres, tal y como se muestra en la Figura 18 del Estado de la Cuestión. Estos datos confirman que Polyvore era una comunidad de compra con un marcado carácter femenino. A partir de esto, es posible que el porcentaje de mujeres entre los usuarios más activos de la red fuera aún mayor, hecho que podría explicar que el cuestionario no tuviera casi respuestas de usuarios masculinos. Como se explica en la metodología de este trabajo, los resultados que a continuación se ofrecen responden exclusivamente a las 296 mujeres que participaron en el estudio, de cara a profundizar en ese segmento mayoritario en Polyvore. En la Tabla 7 se recoge la edad de las usuarias de Polyvore encuestadas, con el predominio del rango de edad entre 18 y 29 años, que supone el 33,6% del total de la muestra. 173 Tabla 7 Edad de las usuarias encuestadas Rango de Edad Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Válido 18 a 29 99 33,4 33,6 30 a 39 45 15,2 15,3 40 a 49 56 18,9 19,0 Más de 50 95 32,1 32,2 Total 295 99,7 100,0 Respuestas no válidas 1 0,3 Total 296 100,0 Fuente: Elaboración propia La franja de mujeres mayores de 50 años representa un 32,2% de la muestra, las de 18 a 29 años representan un 33,6% y las de 40 a 49 años un 19%. El menor porcentaje lo obtuvo el grupo de 30 a 39 años con un 15,3%. Como se observa en la Figura 19, es importante remarcar que entre las usuarias de Polyvore de la muestra tienen especial peso tanto las más jóvenes como las de mayor edad. Estos datos coinciden en parte con los obtenidos en el estudio “Polyvore Internal Data, Polyvore External Study” realizado por Polyvore en el año 2015, que concluye que el público 174 predominante en la comunidad de compra eran mujeres entre los 18 y 34 años (véase las Figura 18 y 19 del Estado de la Cuestión). Por otro lado, la Tabla 8 recoge el área geográfica de origen de las usuarias de Polyvore que participan en la muestra, con un predominio claro de personas de EEUU, Canadá y Australia, que representan prácticamente la mitad del total (52,7%). Tabla 8 Origen de las usuarias que participaron en la encuesta Origen Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Válido Asia y Oceanía 23 7,8 8,2 Estados Unidos, Canadá y Australia 147 49,7 52,7 Europa del Este, Europa Occidental y Europa del Norte 92 31,1 33,0 América Latina 14 4,7 5,0 África 3 1,0 1,1 Total 279 94,3 100,0 Respuestas no válidas 17 5,7 Total 296 100,0 Fuente: Elaboración propia Así mismo, un 33% del público femenino encuestado procedía de Europa, mientras que la presencia de personas de Asia u Oceanía (8,2%), América Latina (5%) o África (1,1%) es muy reducida. Estos datos, recogidos gráficamente en la Figura 29, serían coherentes con el propio origen de la plataforma, que fue creada en Estados Unidos. 175 Figura 30 Origen de las usuarias de la muestra analizada Fuente: Elaboración propia 3.2. Perfil Prosumidor de las Usuarias de Polyvore Encuestadas Después del acercamiento sociodemográfico a las usuarias de la muestra procedemos a presentar los resultados de las preguntas del cuestionario relacionadas con el uso de Polyvore. Así, la primera pregunta de este apartado nos permite describir la categoría de usuario que tiene cada persona de la muestra en relación a la intensidad de la actividad que realiza dentro de la comunidad de compra. Como muestra la Tabla 9, el 57,7% de las usuarias encuestadas corresponden a la categoría Style Icon, es decir, aquellas usuarias que más sets realizaban en Polyvore (más de 176 125 sets en un período de seis meses). Le siguen las usuarias Style Setter (25 sets en un período de seis meses) con un 25,4% y, por último, las usuarias menos activas o Styler Spotter (2 sets en un período de seis meses) con un 16,9%. Tabla 9 Categorías de las usuarias de la comunidad Polyvore Categorías Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Válido Style Spotter 46 15,5 16,9 Style Setter 69 23,3 25,4 Style Icon 157 53,0 57,7 Total 272 91,9 100,0 Respuestas no válidas 24 8,1 Total 296 100,0 Fuente: Elaboración propia Según estos datos, la cantidad de sets creados en cada una de las categorías existentes tiene una relación directa con el grado de respuestas obtenidas en nuestra encuesta. Como se observa en la Figura 30, el mayor número de respuestas corresponden a las usuarias que tienen la categoría Style Icon con un 57,7%, o sea aquellas que más sets realizaban en Polyvore. Esto se ve influenciado porque las usuarias Style Icon son el grupo con mayor presencia en la red según los datos de nuestra encuesta. Es decir, las usuarias Style Icon no sólo son las más activas en la red, sino las que más engagement e implicación muestran en Polyvore y las más dispuestas a contestar el cuestionario en el que se basa esta investigación según los resultados de nuestra encuesta. 177 Figura 31 Categoría de las usuarias de la muestra analizada Fuente: Elaboración propia A continuación, se introduce en la forma en que estas usuarias de la red generan contenidos y qué relación hay entre estos contenidos y la compra de artículos de moda. De esta forma se valora el doble papel de las usuarias de Polyvore, como generadoras de contenido y como consumidoras de productos de moda. Las preguntas se han estructurado en tres bloques: generación de contenido, visita a tienda online e intención de compra. 3.2.1. Generación de Contenido 178 En esta sección se analiza cuándo el usuario considera que realiza mayor contenido en Polyvore. Así, como se puede observar en la Tabla 10 y en la Figura 31, el 32,5% de las encuestadas dice estar de acuerdo en que genera contenido cuando indica que le gusta un artículo de moda visto en otro set. Un 29,1%, sin embargo, están en desacuerdo y un 9,6% están muy en desacuerdo con que esta acción es una forma de generar contenido. Finalmente un 17,1% no se decanta por ninguna de las dos opciones. Tabla 10 P1.A. Realizo más contenido en Polyvore cuando indico que me gusta un artículo que he visto en otro set Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Válido Muy en desacuerdo 28 9,5 9,6 En desacuerdo 85 28,7 29,1 Neutral 50 16,9 17,1 De acuerdo 95 32,1 32,5 Muy de acuerdo 34 11,5 11,6 Total 292 98,6 100,0 Respuestas no válidas Sistema 4 1,4 Total 296 100,0 Fuente: Elaboración propia Figura 32 P1.A. Realizo más contenido en Polyvore cuando indico “me gusta” en un artículo que he visto en otro set 179 Fuente: Elaboración propia Cuando un usuario indica que le gusta un artículo de moda que ha visto en un set, aparecía automáticamente en su perfil, quedando visible para otras personas que tienen acceso al mismo. Esta acción incentivaba la creación de nuevos set utilizando esta prenda o artículo, lo que al final potenciaba la generación de eWom visual. Sin embargo, el 64,1% de las encuestadas estaba de acuerdo o muy de acuerdo en que realiza más contenido en Polyvore cuando importa a través del botón clipper un artículo de moda que procede de una tienda online, como muestran la Tabla 11 y la Figura 32 Tabla 11 P1.B. Realizo más contenido en Polyvore cuando importo a través del botón clipper un artículo de moda que procede de una tienda online Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Válido Muy en desacuerdo 29 9,8 9,9 En desacuerdo 55 18,6 18,8 Neutral 21 7,1 7,2 De acuerdo 108 36,5 37,0 Muy de acuerdo 79 26,7 27,1 Total 292 98,6 100,0 Respuestas no válidas 4 1,4 Total 296 100,0 Fuente: Elaboración propia 180 Figura 33 P1.B. Realizo más contenido en Polyvore cuando importo a través del botón clipper un artículo de moda que procede de una tienda online Fuente: Elaboración propia Por tanto, la comunidad de usuarias más activas, parecen celebrar especialmente la generación de contenido en Polyvore importando productos a través del botón clipper desde cualquier medio web. De hecho, a través de esta herramienta los usuarios introducían en Polyvore nuevos artículos de moda que podían ser utilizados por toda la comunidad para crear sets, generando eWom visual de fuera de la comunidad hacia dentro y también entre las usuarias. Con todo, como muestran la Tabla 12 y la Figura 33, es la creación de set la vía considerada mayoritariamente (91,8%) como la forma más destacada de generar contenido en Polyvore. Las usuarias encuestadas dan prioridad a la creación de un set en la plataforma y entienden que aportan más a la comunidad con dicha acción. De hecho, esta era la principal actividad que realizaban los usuarios en Polyvore. 9,9 18,8 7,2 37 27,1 Muy desacuerdo En desacuerdo Neutral De acuerdo Muy de acuerdo 181 Tabla 12 P1.C. Realizo más contenido en Polyvore cuando realizo un set Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Válido Muy en desacuerdo 3 1,0 1,0 En desacuerdo 5 1,7 1,7 Neutral 16 5,4 5,5 De acuerdo 89 30,1 30,6 Muy de acuerdo 178 60,1 61,2 Total 291 98,3 100,0 Respuestas no válidas 5 1,7 Total 296 100,0 Fuente: Elaboración propia Figura 34 P1.C. Realizo más contenido en Polyvore cuando realizo un set Fuente: Elaboración propia Al respecto, como muestran la Tabla 13 y la Figura 34, algo más de la mitad de las usuarias (el 54,5%) consideran que indicar que les gusta un set también es generar contenido. Al hacerlo, el set figura automáticamente en su perfil quedando visible para otros usuarios. Es 182 decir, nos encontramos ante otra forma de eWom visual pero en vez de basarse en compartir una imagen consiste en hacerlo con un conjunto de ellas. Tabla 13 P1.D. Realizo más contenido en Polyvore cuando indico que me gusta un set Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Válido Muy en desacuerdo 12 4,1 4,1 En desacuerdo 64 21,6 22,1 Neutral 56 18,9 19,3 De acuerdo 113 38,2 39,0 Muy de acuerdo 45 15,2 15,5 Total 290 98,0 100,0 Respuestas no válidas 6 2,0 Total 296 100,0 Fuente: Elaboración propia Figura 35 P1.D. Realizo más contenido en Polyvore cuando indico que me gusta un sets Fuente: Elaboración propia 4% 22% 19% 39% 16% Muy desacuerdo En desacuerdo Neutral De acuerdo Muy de acuerdo 183 Por último, como se puede observar en la Tabla 14 y en la Figura 35, el 37,1% de las usuarias de la red consideran que realizan contenido en Polyvore cuando comentan un set de otro usuario. Lo que refleja que las usuarias de Polyvore entienden que a través de sus comentarios en la comunidad están aportando contenido a la misma. De hecho, esta acción motivaba la interactividad entre las usuarias. Cuando el usuario recibía un comentario en sus sets usualmente comentaba los sets de la persona que realizaba dicha acción. Tabla 14 P1.E. Realizo más contenido en Polyvore cuando comento un set de otro usuario Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Válido Muy en desacuerdo 21 7,1 7,2 En desacuerdo 58 19,6 19,9 Neutral 58 19,6 19,9 De acuerdo 108 36,5 37,1 Muy de acuerdo 46 15,5 15,8 Total 291 98,3 100,0 Respuest as no válidas 5 1,7 Total 296 100,0 Fuente: Elaboración propia Figura 36 P1.E. Realizo más contenido en Polyvore cuando comento un set de otro usuario 184 Fuente: Elaboración propia 3.2.2. Visita a Tiendas Online En la sección visita a tienda online el objetivo era conocer cuál era el comportamiento de los usuarios y, a la vez, saber con qué frecuencia visitan las tiendas online de los artículos que estaban presentes en la comunidad. Para esto se presentaba a las usuarias un set de ejemplo, según se muestra en la Figura 36. Se les explicaba que dicha imagen incluía hashtags, comentarios de los usuarios, y “me gusta”. Además, cuando se desplazaba el cursor sobre los diferentes elementos que contenía el sets, se revelaba información sobre la marca, el precio y dónde se puede comprar los artículos presentes en el sets. Estos artículos se podían comprar siguiendo el enlace que lleva al usuario a la tienda online de la marca seleccionada. En algunas ocasiones esta función permitía a los usuarios comprar artículos directamente desde la comunidad. Seleccionamos como valor de referencia en nuestro cuestionario la cantidad de (más de 200) “me gusta” para las preguntas a realizar con el fin de saber que un set tiene más de 200 “me gusta” influía en las visitas a la tienda online. 7,2 19,9 19,9 37,1 15,8 Muy desacuerdo En desacuerdo Neutral De acuerdo 185 Figura 37 Ejemplo de set en Polyvore Fuente: Polyvore 2017 Como se puede observar en la Tabla 15 y en la Figura 37, el 33,7% de las encuestadas afirman visitar “algunas veces” las tiendas online de los artículos de moda que figuran en los sets que tienen más de 200 me gusta. El 17,2% afirman visitarlos “siempre” o “casi siempre”, pero el 49,2% dice hacerlo “muy pocas veces” o “nunca”, lo que nos indica que la cantidad de “me gusta” de un sets no es el factor principal por el cual los usuarios visitan la tienda online de los artículos presentes en los sets de la comunidad. 186 Tabla 15 P.2. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda que figuran en los sets que tienen (más de 200) me gusta? Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Válido Nunca 59 19,9 20,3 Muy pocas veces 84 28,4 28,9 Algunas veces 98 33,1 33,7 Casi siempre 37 12,5 12,7 Siempre 13 4,4 4,5 Total 291 98,3 100,0 Respuestas no válidas 5 1,7 Total 296 100,0 Fuente: Elaboración propia Figura 38 P.2. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda que figuran en los sets que tienen (más de 200) me gusta? Fuente: Elaboración propia De la misma manera, como se puede observar en la Tabla 16 y en la Figura 38, el 55,1% de las usuarias de la muestra dicen visitar “nunca” o “muy pocas veces” las tiendas online de los artículos de moda de los sets que tienen más de 200 comentarios positivos. Tan 187 sólo un 17,2% dice hacerlo “siempre” o “casi siempre”. Según estos datos, los comentarios positivos tampoco parecen influir decisivamente en el deseo de visitar las tiendas online de los artículos de moda. Tabla 16 P.3. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda de los sets que tienen (más de 200) comentarios positivos? Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Válido Nunca 74 25,0 25,2 Muy pocas veces 88 29,7 29,9 Algunas veces 94 31,8 32,0 Casi siempre 32 10,8 10,9 Siempre 6 2,0 2,0 Total 294 99,3 100,0 Respuestas no válidas Sistema 2 ,7 Total 296 100,0 Fuente: Elaboración propia Figura 39 P.3. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda de los sets que tienen (más de 200) comentarios positivos? Fuente: Elaboración propia 188 En este caso el eWom no parece ser un factor determinante para que los usuarios visiten las tiendas online. Se entiende que este fenómeno se debe al hecho de que la motivación de uso de la red Polyvore por parte de las encuestadas, era disfrutar de una red social de ocio y no una comunidad de compras sociales. En la pregunta 4 como se puede observar en la Tabla 17 y en la Figura 39 el 32,9% de las encuestadas han seleccionado la opción “algunas veces” ante la pregunta: ¿Visitas las tiendas online de los sets que realizan los usuarios que tienen muchos seguidores? Mientras, un 28,5% ha seleccionado la opción “pocas veces” y, por último, el 25,8% de las encuestadas ha seleccionado la respuesta “nunca”. Al igual que en la pregunta 3. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda de los sets que tienen (más de 200) comentarios positivos? se refleja que la cantidad de seguidores o el número de me gusta de las publicaciones de los usuarios que realizaban un sets no era el factor decisivo para que otros usuarios visitan una tienda online de los artículos presentes en dichos sets. Tabla 17 P.4. ¿Visitas las tiendas online de los sets que realizan los usuarios que tienen muchos seguidores? Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Válido Nunca 76 25,7 25,8 Muy pocas veces 84 28,4 28,5 Algunas veces 97 32,8 32,9 Casi siempre 29 9,8 9,8 Siempre 9 3,0 3,1 Total 295 99,7 100,0 Respuestas no válidas 1 ,3 Total 296 100,0 Fuente: Elaboración propia 189 Figura 40 P.4. ¿Visitas las tiendas online de los sets que realizan los usuarios que tienen más de 200 seguidores? Fuente: Elaboración propia Algo parecido ocurre en la pregunta 5, como se puede observar en la Tabla 18 y en la Figura 40, el 31,4% de las encuestadas dicen visitar “algunas veces” las tiendas online de los artículos de moda que figuran en los sets seleccionados top sets por la Editorial Polyvore, mientras que 27,6% ha seleccionado la opción “pocas veces” y por último el 24,2% de las encuestadas ha seleccionado la respuesta “nunca”. Esto nos revela que el hecho de que un sets figure en el top sets de Polyvore no era un factor decisivo para que el usuario visite la tienda online de los artículos presentes en él. Es decir que esta estrategia utilizada por Polyvore para incentivar la creación de sets tampoco parece influir en el aumento de las visitas a las tiendas online. 25,8 28,5 32,9 9,8 3,1 Nunca Muy pocas veces Algunas veces Casi siempre 190 Tabla 18 P.5. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda que figuran en los sets seleccionados top sets por la Editorial Polyvore? Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Válido Nunca 71 24,0 24,2 Muy pocas veces 81 27,4 27,6 Algunas veces 92 31,1 31,4 Casi siempre 41 13,9 14,0 Siempre 8 2,7 2,7 Total 293 99,0 100,0 Respuestas no válidas 3 1,0 Total 296 100,0 Fuente: Elaboración propia Figura 41 P.5. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda que figuran en los sets que seleccionados top set por la Editorial Polyvore? Fuente: Elaboración propia Además, como muestran la Tabla 19 y la Figura 41 y la Figura 39, el 39,1% de las encuestadas dicen visitar “algunas veces” las tiendas online de los artículos de moda que les gustan, aunque el sets no tenga muchos “me gusta”, mientras que 19,7% ha seleccionado la 24,2 27,6 31,4 14 2,7 Nunca Muy pocas veces Algunas veces Casi siempre 191 opción “casi siempre” y por último el 18,4% de las encuestadas ha seleccionado la respuesta “nunca”. Estos datos reflejan que el público analizado es más propenso a visitar la tienda online de los artículos de moda que son de su interés, independientemente de si estos sets son creados por usuarios considerados influyentes, tienen más de 200 me gusta o más de 200 comentarios positivos. Tabla 19 P.6. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda que te gustan, aunque el sets no tenga mucho me gusta? Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Válido Nunca 54 18,2 18,4 Muy pocas veces 43 14,5 14,6 Algunas veces 115 38,9 39,1 Casi siempre 58 19,6 19,7 Siempre 24 8,1 8,2 Total 294 99,3 100,0 Respuestas no válidas 2 ,7 Total 296 100,0 Fuente: Elaboración propia 192 Figura 42 P.6. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda que te gustan, aunque el set no tenga mucho me gusta? Fuente: Elaboración propia En la pregunta 7, como se puede observar en la Tabla 20 y en la Figura 42, el 34,0% de las encuestadas han señalado que las usuarias visitan “algunas veces” las tiendas online de los artículos de moda que están presentes en la comunidad, mientras que el 21,6% ha seleccionado la opción “muy pocas veces”. 193 Tabla 20 P.7. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda que están presentes en la comunidad? Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Válido Nunca 41 13,9 14,1 Muy pocas veces 63 21,3 21,6 Algunas veces 99 33,4 34,0 Casi siempre 60 20,3 20,6 Siempre 28 9,5 9,6 Total 291 98,3 100,0 Respuestas no válidas Sistema 5 1,7 Total 296 100,0 Fuente: Elaboración propia Figura 43 P.7. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda que están presentes en la comunidad? Fuente: Elaboración propia 14,1 21,6 34 20,6 9,6 Nunca Muy pocas veces Algunas veces Casi siempre Siempre 194 3.2.3. Intención de Compra En esta sección se deseaba conocer cómo influye en la intención de compra de los usuarios la generación de contenidos y la actividad que realizaban en Polyvore. Como se puede observar en la Tabla 21 y en la Figura 43, el 34,1% de las encuestadas dicen desear “algunas veces” comprar algunos de los artículos de moda que figuran en los sets que tienen más de 200 “me gusta”, mientras que el 23,7% dicen desearlo “siempre” o “casi siempre”. Sin embargo, un 22,3% ha seleccionado la opción “muy pocas veces” y, por último, el 19,9% de las encuestadas respondieron “nunca”. Los datos, por tanto, reflejan que la cantidad de “me gusta” que tiene un set es un factor que podría influir sólo ocasionalmente en la intención de compra de las encuestadas. Tabla 21 P.8. ¿Has deseado comprar algunos de los artículos de moda que figuran en los sets que tienen (más de 200) me gusta? Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Válido Nunca 59 19,9 19,9 Muy pocas veces 66 22,3 22,3 Algunas veces 101 34,1 34,1 Casi siempre 55 18,6 18,6 Siempre 15 5,1 5,1 Total 296 100,0 100,0 Fuente: Elaboración propia 195 Figura 44 P.8. ¿Has deseado comprar algunos de los artículos de moda que figuran en los sets que tienen (más de 200) me gusta? Fuente: Elaboración propia Algo parecido se deduce de los resultados de la pregunta 9, como se puede observar en la Tabla 22. El 35,5% de las encuestadas dicen haber deseado “algunas veces” comprar algunos artículos de moda que figura en los sets que tienen más de 200 comentarios positivos. Mientras que el 21,3% ha seleccionado la opción “muy pocas veces” como se puede apreciar en la Figura 44. Por tanto, los comentarios positivos que contiene un sets no parece ser tampoco un factor decisivo en la intención de compra. 19,9 22,3 34,1 18,6 5,1 Nunca Muy pocas veces Algunas veces Casi siempre 196 Tabla 22 P.9. ¿Has deseado comprar algunos artículos de moda que figura en los sets que tienen (más de 200) comentarios positivos? Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Porcentaje acumulado Válido Nunca 68 23,0 23,0 23,0 Muy pocas veces 63 21,3 21,3 44,3 Algunas veces 105 35,5 35,5 79,7 Casi siempre 50 16,9 16,9 96,6 Siempre 10 3,4 3,4 100,0 Total 296 100,0 100,0 Fuente: Elaboración propia Figura 45 P.9. ¿Has deseado comprar algunos artículos de moda que figuran en los sets que tienen (más de 200) comentarios positivos? Fuente: Elaboración propia 197 En la pregunta 10, como se puede observar en la Tabla 23, el 33,0% de las encuestadas han señalado la respuesta “algunas veces”, mientras que un 24,8% ha seleccionado la opción “muy pocas veces” como lo podemos apreciar en la Figura 45. Estos datos reflejan que la cantidad de seguidores de los usuarios que realizan un sets no es un factor decisivo en la influencia de la intención de compra de los encuestados. Tabla 23 P.10. ¿Has deseado comprar algún artículo de moda que figura en los sets de los usuarios que tienen (más de 200) seguidores? Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Válido Nunca 69 23,5 23,5 Muy pocas veces 73 24,8 24,8 Algunas veces 97 32,8 33,0 Casi siempre 43 14,6 14,6 Siempre 12 4,1 4,1 Total 294 99,3 100,0 Respuestas no válidas 2 ,7 Total 296 100,0 Fuente: Elaboración propia 198 Figura 46 P. 10. ¿Has deseado comprar algún artículo de moda que figura en los sets de los usuarios que tienen (más de 200) seguidores? Fuente: Elaboración propia Sin embargo, más de la mitad de las encuestadas (el 80 %) dice haber deseado comprar los artículos de moda que le gustan si estos tienen precios económicos. En la pregunta 11, como se puede observar en la Tabla 24 y en la Figura 46, el 31,4% ha seleccionado la opción “algunas veces”, el 33,1% “algunas veces” y el 15,5% “siempre”. Estos resultados parecen señalar, por tanto, que el precio de un producto si es un factor importante que influye en la intención de compra de las encuestadas. 199 Tabla 24 P.11. ¿Has deseado comprar los artículos de moda que te gustan si estos tienen precios económicos? Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Válido Nunca 32 10,8 10,8 Muy pocas veces 27 9,1 9,1 Algunas veces 93 31,4 31,4 Casi siempre 98 33,1 33,1 Siempre 46 15,5 15,5 Total 296 100,0 100,0 Fuente: Elaboración propia Figura 47 P.11. ¿Has deseado comprar los artículos de moda te me gustan si estos tienen precios económicos? Fuente: Elaboración propia Si la pregunta hace alusión a los artículos de moda de los sets que son seleccionados top sets por la editorial Polyvore, los resultados parecen explicar que no hay un aumento de la intención de compra. Así, en la pregunta 12, como se puede observar en la Tabla 25, el 32,4% de las encuestadas han señalado la respuesta “algunas veces”, mientras que un 26,0% ha seleccionado la opción “nunca” como lo podemos apreciar en la Figura 47. Estos datos 200 demuestran que el hecho de que un sets sea seleccionado top sets no es necesariamente un factor influyente en la intención de compra de los encuestados. Tabla 25 P.12. ¿Has deseado comprar los artículos de moda de los sets que son seleccionados top sets por la editorial Polyvore? Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Válido Nunca 77 26,0 26,0 Muy pocas veces 72 24,3 24,3 Algunas veces 96 32,4 32,4 Casi siempre 43 14,5 14,5 Siempre 8 2,7 2,7 Total 296 100,0 100,0 Fuente: Elaboración propia Figura 48 P.12. ¿Has deseado comprar los artículos de moda de los sets que son seleccionados top sets por la editorial Polyvore? Fuente: Elaboración propia 201 Tabla 26 P.13. ¿Has seguido un enlace en Polyvore y comprado en uno de los siguientes portales Farfetch, Net-A-Porter, Yoox, LN-CC? Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Válido Muy en desacuerdo 183 61,8 61,8 En desacuerdo 35 11,8 11,8 Neutral 43 14,5 14,5 De acuerdo 23 7,8 7,8 Muy de acuerdo 12 4,1 4,1 Total 296 100,0 100,0 Fuente: Elaboración propia En la pregunta 13 como se puede observar en la tabla 26 y en la Figura 48 el 61,8% de las encuestadas han señalado la respuesta “muy en desacuerdo”. Por tanto, parece que las usuarias encuestadas no seguían los enlaces de los principales portales de moda presentes en Polyvore (Farfetch, Net-A-Porte, Yoox, LN-CC) para comprar en ellos, aunque sí importaban y usaban sus artículos para la creación de sets. Entendemos que el factor precio juega un papel importante en este comportamiento, debido a que estos portales venden artículos de moda de lujo. 202 Figura 49 P. 13. ¿Has seguido un enlace en Polyvore y comprado en uno de los siguientes portales Farfetch, Net-A-Porter, Yoox, LN-CC? Fuente: Elaboración propia Tabla 27 P.14. ¿La venta de Polyvore a SSENSE le motivó a comprar algunas de las marcas que se encuentran en las siguientes plataformas: Farfetch, Net-A-Porter, Yoox, LN-CC? Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Válido Muy en desacuerdo 245 82,8 82,8 En desacuerdo 15 5,1 5,1 Neutral 18 6,1 6,1 De acuerdo 10 3,4 3,4 Muy de acuerdo 8 2,7 2,7 Total 296 100,0 100,0 Fuente: Elaboración propia En la pregunta 14 como se puede observar en la tabla 27 el 82,8% de las encuestadas han señalado la respuesta “muy en desacuerdo”, como lo podemos apreciar Figura 49. Este dato muestra que los usuarios no se sentían motivados a comprar las marcas presentes en los 203 portales de moda Farfetch, Net-A-Porte, Yoox, LN-CC, por lo que la venta de Polyvore a Ssence no influye en su intención de compra hacia estos portales de moda de lujo. Figura 50 P.14. ¿La venta de Polyvore a SSENSE le motivó a comprar algunas de las marcas que se encuentran en las siguientes plataformas: Farfetch, Net-A-Porter, Yoox, LN-CC? Fuente: Elaboración propia 3.3. El Uso del eWom Visual por las Usuarias de Polyvore Encuestadas En este apartado se analiza la función del boca a boca electrónico visual, también conocido como eWom Visual, y su papel a la hora de ayudar a las usuarias de la red a tomar decisiones sobre las compras online. Tras explicar a las usuarias encuestadas, en el cuestionario aplicado, que se considera eWom visual, se les ha preguntado por las acciones que realizan en Polyvore y su vinculación con e eWom visual. 204 En la pregunta 15, como se puede observar en la Tabla 28 y en la Figura 50, el 44,2% de las encuestadas asocia el eWom visual con indicar “me gusta” en un artículo de moda que se encuentra en Polyvore. Mientras que el 21% no lo ve de esta forma y el 34,7% ha seleccionado la opción “neutral”. Por tanto, casi la mitad de las personas encuestadas consideran que destacar un artículo que le gusta supone una forma de realizar eWom visual. Tabla 28 P.15. Realizo eWom visual en Polyvore cuando indico “me gusta” en un artículo de moda que se encuentra en la comunidad Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Válido Muy en desacuerdo 33 11,1 11,2 En desacuerdo 29 9,8 9,9 Neutral 102 34,5 34,7 De acuerdo 105 35,5 35,7 Muy de acuerdo 25 8,4 8,5 Total 294 99,3 100,0 Respuestas no válidas 2 7 Total 296 100,0 Fuente: Elaboración propia 205 Figura 51 P.15 Realizo eWom visual en Polyvore cuando indico “me gusta” en un artículo de moda que se encuentra en la comunidad Fuente: Elaboración propia Los resultados son similares al preguntar si se considera eWom visual cuando destacamos el set de otro usuario de Polyvore con la opción “me gusta”. En la pregunta 16, como se puede observar en la Tabla 29 y en la Figura 51, el 39,2% de las encuestadas han señalado la respuesta “de acuerdo” y un 7,4% “muy de acuerdo”, mientras que el 29,4% ha seleccionado la opción “neutral”. Tabla 29 P.16. Realizo eWom visual cuando indico que "me gusta" el set de otro usuario de Polyvore Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Válido Muy en desacuerdo 32 10,8 10,8 En desacuerdo 39 13,2 13,2 Neutral 87 29,4 29,4 De acuerdo 116 39,2 39,2 Muy de acuerdo 22 7,4 7,4 Total 296 100,0 100,0 Fuente: Elaboración propia 206 Figura 52 P.16. Realizo eWom visual cuando indico que "me gusta" el set de otro usuario de Polyvore Fuente: Elaboración propia De forma similar, casi la mitad de las encuestadas considera eWom visual cuando importan un artículo de moda desde una tienda online a Polyvore usando el botón clipper (véase la Tabla 30 y la Figura 52). Así el 34,8% de las encuestadas han señalado “de acuerdo” y el 13,5% “muy de acuerdo” a esta afirmación, mientras que el 29,1% ha seleccionado la opción “neutral”. Tabla 30 P.17. Realizo eWom visual cuando importo un artículo de moda desde una tienda online a Polyvore usando el botón clipper Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Válido Muy en desacuerdo 34 11,5 11,5 En desacuerdo 33 11,1 11,1 Neutral 86 29,1 29,1 De acuerdo 103 34,8 34,8 Muy de acuerdo 40 13,5 13,5 Total 296 100,0 100,0 Fuente: Elaboración propia 207 Figura 53 P.17. Realizo eWom visual cuando importo un artículo de moda desde una tienda online a Polyvore usando el botón clipper Fuente: Elaboración propia Además, el 44,7% de las encuestadas dicen estar “de acuerdo” o “muy de acuerdo” en que indicar "me gusta" en un artículo de moda que se encuentra en la sección Editorial de Polyvore también es eWom visual (Tabla 31 y Figura 53). En esta sección de la red figuran los sets seleccionados por Polyvore entre sets más destacados que han realizado los usuarios. 208 Tabla 31 P.18. Realizo eWom visual cuando indico "me gusta" un artículo de moda que se encuentra en la sección Editorial de Polyvore Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Válido Muy en desacuerdo 32 10,8 10,8 En desacuerdo 32 10,8 10,8 Neutral 99 33,4 33,6 De acuerdo 109 36,8 36,9 Muy de acuerdo 23 7,8 7,8 Total 295 99,7 100,0 Respuestas no válidas 1 ,3 Total 296 100,0 Fuente: Elaboración propia Figura 54 P. 18- Realizo eWom visual cuando indico "me gusta" un artículo de moda que se encuentra en la sección Editorial de Polyvore Fuente: Elaboración propia 209 3.4. Contraste Estadístico de las Principales Variables. Tablas Cruzadas Tras realizar la descripción de los resultados obtenidos en las tablas de frecuencias, pasamos a realizar el análisis de las tablas cruzadas para saber la correlación existente entre las diferentes variables utilizadas. Buscamos comprobar la posibilidad de alguna relación entre las dos variables analizadas, es decir ver si el comportamiento de los resultados en la categoría de una variable se ve afectado según las categorías de la segunda variable. En las tablas cruzadas se estudiaron las relaciones entre: a) grupos de edad con categoría b) grupos de edad con origen c) grupos de edad con cada una de las preguntas de la encuesta En las tablas que hay una relación estadísticamente significativa se realizó al final de la tabla una comparación de perfiles columna por filas. Utilizamos el método estadístico con Corrección de Bonferroni. Es recomendable hacer este método debido a que, aunque figuran menos diferencias entre los grupos, es bastante más riguroso estadísticamente. “El método Corrección de Bonferroni es un procedimiento que permite controlar la tasa de error por experimento cuando las comparaciones múltiples se plantean a priori. También se denominan desigualdad de Bonferroni” (Balluerka y Vergara, 2002, p. 77). Se realizaron las comparativas de las variables utilizadas con el método estadístico Kruskal-Wallis para ver si existían diferencias según edad, origen y categoría. Sólo se presentan diferencias en la variable edad. Por lo que solo se trabajó con las tablas cruzadas realizadas con esta variable y las demás categorías de la encuestas. 210 3.4.1. Tablas Cruzadas Grupo de Edad con Categoría 1-Grupo de edad con Categoría Tabla 32 Tabulación Cruzada Edad con Categoría Categoría Total Styler Spotter Style Setter Style Icon Edad 18 a 29 Recuento 21 25 40 86 % dentro de Edad 24,4% 29,1% 46,5% 100,0% 30 a 39 Recuento 10 11 21 42 % dentro de Edad 23,8% 26,2% 50,0% 100,0% 40 a 49 Recuento 8 11 35 54 % dentro de Edad 14,8% 20,4% 64,8% 100,0% Más de 50 Recuento 7 21 61 89 % dentro de Edad 7,9% 23,6% 68,5% 100,0% Total Recuento 46 68 157 271 % dentro de Edad 17,0% 25,1% 57,9% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 14,147 6 ,028 Razón de verosimilitud 14,837 6 ,022 Asociación lineal por lineal 12,970 1 ,000 N de casos válidos 271 Fuente: Elaboración propia La categoría con mayor número de respuestas fue la Style Icon que obtuvo un total de 157 respuestas de las 271 respuestas válidas. En esta categoría el 68,5% pertenecen a las 211 usuarias de más de 50 años, que respondieron 61 encuestas. Le siguen las usuarias de 18 a 29 con un 46,5%, respondiendo 40 encuestas. Seguidas de la categoría 40 a 49 años con un total de 35 respuestas, equivalente a un 64,8%. El p-valor del estadístico chi-2 es menor que 0,05 lo que indica que existe una relación estadísticamente significativa. Esto señala que el grupo de mujeres mayores de 50 años era el grupo que más sets creaban en Polyvore. Seguidas de las usuarias de 18 a 29 años y finalmente las de de 40 a 49 años. 3.4.2. Tablas Cruzadas Grupo de Edad con Origen 2. Edad con Origen Tabla 33 Tabulación Cruzada Edad con Origen Origen Total Asia y Oceanía Estados Unidos, Canadá y Australia Europa del Este, Europa Occidental y Europa del Norte América Latina Edad 18 a 29 Recuento 11 47 33 4 95 % dentro de Edad 11,6% 49,5% 34,7% 4,2% 100,0% 30 a 39 Recuento 4 12 16 7 39 % dentro de Edad 10,3% 30,8% 41,0% 17,9% 100,0% 40 a 49 Recuento 5 23 22 1 51 % dentro de Edad 9,8% 45,1% 43,1% 2,0% 100,0% Más de 50 Recuento 2 65 21 2 90 % dentro de Edad 2,2% 72,2% 23,3% 2,2% 100,0% Total Recuento 22 147 92 14 275 % dentro de Edad 8,0% 53,5% 33,5% 5,1% 100,0% 212 Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 36,511 9 ,000 Razón de verosimilitud 33,762 9 ,000 Asociación lineal por lineal ,838 1 ,360 N de casos válidos 275 Fuente: Elaboración propia El lugar de origen con mayor número de respuestas corresponde a Estados Unidos, Canadá y Australia que obtuvo un total de 147 respuestas de las 275 respuestas válidas. En esta sección el 72,2% concierne a las usuarias de más de 50 años que respondieron 65 encuestas. Las usuarias de 18 a 29 años tienen un total de 49,5% y respondieron 47 encuestas. Seguidas de las usuarias de 40 a 49 años con un total de 23 respuestas equivalentes a un 45,1%. El p-valor del estadístico chi-2 es menor que 0,05 lo que indica que existe una relación estadísticamente significativa. Esto señala que el lugar de origen con mayor número de respuestas es Estados Unidos, Canadá y Australia, en donde las usuarias mayores de 50 años tenían mayor participación, seguidas de las usuarias de 18 a 29 años y a continuación de las usuarias de entre 40 y 49 años. 213 3.4.3. Tablas Cruzadas Grupo de Edad con Todas las Preguntas Tabla 34 Tabulación Cruzada Edad con la pregunta 1.A Generación de contenido A-Cuando indico que me gusta un artículo que he visto en otro set Total Muy en desacuerdo En desacuerdo Neutral De acuerdo Muy de acuerdo Edad 18 a 29 Recuento 5 17 20 42 15 99 % dentro de Edad 5,1% 17,2% 20,2% 42,4% 15,2% 100, 0% 30 a 39 Recuento 4 12 9 15 4 44 % dentro de Edad 9,1% 27,3% 20,5% 34,1% 9,1% 100, 0% 40 a 49 Recuento 4 21 11 12 7 55 % dentro de Edad 7,3% 38,2% 20,0% 21,8% 12,7% 100, 0% Más de 50 Recuento 15 35 9 26 8 93 % dentro de Edad 16,1% 37,6% 9,7% 28,0% 8,6% 100, 0% Total Recuento 28 85 49 95 34 291 % dentro de Edad 9,6% 29,2% 16,8% 32,6% 11,7% 100, 0% Fuente: Elaboración propia En pregunta 1. A el mayor porcentaje de respuesta corresponde al epígrafe “de acuerdo” y “muy de acuerdo” con un total de 129 respuestas de las 291 respuestas válidas, lo que equivale a un con un 44,3%. Esto se refleja en que el 36,6% de las usuarias de más de 50 años está de acuerdo en que clicar "Me gusta" en una prenda de un set es generar contenido para la comunidad. Sin embargo, este porcentaje aumenta hasta el 57,6% en las usuarias de 18 a 29 años. Un 53,7% de las usuarias de más de 50 años dice estar en desacuerdo y muy en desacuerdo, mientras que un 22,3% de las usuarias de 18 a 29 años dice estar en desacuerdo y muy en desacuerdo. 214 Tabla 35 Tabulación Cruzada Edad con la pregunta1.B Generación de contenido B-Cuando importo a través del botón clipper un artículo de moda que procede de una tienda online Total Muy en desacuerdo En desacuerdo Neutral De acuerdo Muy de acuerdo Edad 18 a 29 Recuento 9 17 6 35 32 99 % dentro de Edad 9,1% 17,2% 6,1% 35,4% 32,3% 100,0% 30 a 39 Recuento 3 7 4 22 8 44 % dentro de Edad 6,8% 15,9% 9,1% 50,0% 18,2% 100,0% 40 a 49 Recuento 5 10 1 23 16 55 % dentro de Edad 9,1% 18,2% 1,8% 41,8% 29,1% 100,0% Más de 50 Recuento 12 21 9 28 23 93 % dentro de Edad 12,9% 22,6% 9,7% 30,1% 24,7% 100,0% Total Recuento 29 55 20 108 79 291 % dentro de Edad 10,0% 18,9% 6,9% 37,1% 27,1% 100,0% Fuente: Elaboración propia En la pregunta 1.B el mayor porcentaje de respuesta corresponde al epígrafe “de acuerdo” y “muy de acuerdo” con un total de 187 respuestas de las 291 respuestas válidas, lo que equivale a un porcentaje del 64,2%. En este epígrafe las encuestadas cuyas edades están entre 18 a 29 años fueron las que más contestaron con unos 67,7%, seguidas de las mayores de 50 años con un 54,8%. Un 26,3% de las usuarias de 18 a 29 dice estar “en desacuerdo” y “muy en desacuerdo”, mientras que un 35,5% de las usuarias de más de 50, dice estar “En desacuerdo” y “muy en desacuerdo”. El p-valor del estadístico chi-2 es menor que 0,05, lo que indica que existe una relación estadísticamente significativa. Ambos grupos de edad indican estar de acuerdo que se genera 215 contenido cuando se importa un artículo de moda hacia la comunidad utilizando el botón clipper. Tabla 36 Tabulación Cruzada edad con la pregunta1.C Generación de contenido C-Cuando realizo un set Total Muy en desacuerdo En desacuerdo Neutral De acuerdo Muy de acuerdo Edad 18 a 29 Recuento 0 2 3 22 71 98 % dentro de Edad 0,0% 2,0% 3,1% 22,4% 72,4% 100,0% 30 a 39 Recuento 0 1 3 17 24 45 % dentro de Edad 0,0% 2,2% 6,7% 37,8% 53,3% 100,0% 40 a 49 Recuento 2 0 3 17 33 55 % dentro de Edad 3,6% 0,0% 5,5% 30,9% 60,0% 100,0% Más de 50 Recuento 1 2 7 33 49 92 % dentro de Edad 1,1% 2,2% 7,6% 35,9% 53,3% 100,0% Total Recuento 3 5 16 89 177 290 % dentro de Edad 1,0% 1,7% 5,5% 30,7% 61,0% 100,0% Fuente: Elaboración propia En la pregunta 1.C el mayor porcentaje de respuesta corresponde el epígrafe “muy de acuerdo” y “de acuerdo” con un total de 266 respuestas de las 290 respuestas válidas, lo que equivale a un porcentaje de 91,7%. Las usuarias de 18 a 29 años fueron las que más contestaron con un 94,8%, seguida de las usuarias mayores de 50 años con un 89,2%. El grupo de edad 18 a 29 años es más consciente de que cuando se realizaba un sets en Polyvore estaban genera contenido, de este grupo solo un 2% dice estar en “en desacuerdo” y “muy en desacuerdo”. 216 Tabla 37 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 1.D Generación de contenido D-Cuando indico que me gusta un set Total Muy en desacuerdo En desacuerdo Neutral De acuerdo Muy de acuerdo Edad 18 a 29 Recuento 5 17 21 35 21 99 % dentro de Edad 5,1% 17,2% 21,2% 35,4% 21,2% 100,0% 30 a 39 Recuento 2 8 10 21 2 43 % dentro de Edad 4,7% 18,6% 23,3% 48,8% 4,7% 100,0% 40 a 49 Recuento 2 13 9 24 7 55 % dentro de Edad 3,6% 23,6% 16,4% 43,6% 12,7% 100,0% Más de 50 Recuento 3 26 15 33 15 92 % dentro de Edad 3,3% 28,3% 16,3% 35,9% 16,3% 100,0% Total Recuento 12 64 55 113 45 289 % dentro de Edad 4,2% 22,1% 19,0% 39,1% 15,6% 100,0% Fuente: Elaboración propia En la pregunta 1.D el mayor porcentaje de respuesta corresponde a el epígrafe “de acuerdo” y “muy en desacuerdo” con un total de 158 respuestas de las 289 respuestas válidas, lo que equivale a un con un 54,7%. En este epígrafe las usuarias de 18 a 29 años fueron las que más contestaron con unos 56,6% seguidas de las usuarias mayores de 50 años con un 52,2%. El grupo de edad 18 a 29 años considera que se genera contenido cuando indico que me gusta un set, solo un 22,3% dice estar “en desacuerdo” y “muy en desacuerdo”. Así mismo, en las mayores de 50 años un 31,6% dice estar “en desacuerdo” y “muy en desacuerdo”. 217 Tabla 38 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 1.E Generación de contenido E-Cuando comento un set de otro usuario Total Muy en desacuerdo En desacuerdo Neutral De acuerdo Muy de acuerdo Edad 18 a 29 Recuento 10 20 22 34 13 99 % dentro de Edad 10,1% 20,2% 22,2 % 34,3 % 13,1 % 100,0 % 30 a 39 Recuento 3 7 12 17 5 44 % dentro de Edad 6,8% 15,9% 27,3 % 38,6 % 11,4 % 100,0 % 40 a 49 Recuento 4 9 11 22 9 55 % dentro de Edad 7,3% 16,4% 20,0 % 40,0 % 16,4 % 100,0 % Más de 50 Recuento 4 22 13 35 18 92 % dentro de Edad 4,3% 23,9% 14,1 % 38,0 % 19,6 % 100,0 % Total Recuento 21 58 58 108 45 290 % dentro de Edad 7,2% 20,0% 20,0 % 37,2 % 15,5 % 100,0 % Fuente: Elaboración propia En la pregunta 1.E el mayor porcentaje de respuesta corresponde a el epígrafe “de acuerdo” y “muy en desacuerdo” con un total de 153 respuestas de las 290 respuestas válidas, lo que equivale a un con un 52,7%. En este epígrafe las usuarias mayores de 50 años contestaron con un 57,6%, seguida de las usuarias de 18 a 29 años con un 47,4 %. Lo que demuestras que las mayores de 50 años son las que más consideran que se genera contenido cuando se comenta un set de otro usuario. 218 Tabla 39 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 2 Visita tienda online 2. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda que figuran en los sets que tienen (más de 200) me gusta? Total Nunca Muy pocas veces Algunas veces Casi siempre Siempre Edad 18 a 29 Recuento 20 23 34 18 4 99 % dentro de Edad 20,2% 23,2% 34,3% 18,2% 4,0% 100,0% 30 a 39 Recuento 4 19 12 7 2 44 % dentro de Edad 9,1% 43,2% 27,3% 15,9% 4,5% 100,0% 40 a 49 Recuento 8 17 22 4 3 54 % dentro de Edad 14,8% 31,5% 40,7% 7,4% 5,6% 100,0% Más de 50 Recuento 27 24 30 8 4 93 % dentro de Edad 29,0% 25,8% 32,3% 8,6% 4,3% 100,0% Total Recuento 59 83 98 37 13 290 % dentro de Edad 20,3% 28,6% 33,8% 12,8% 4,5% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 18,361 12 ,105 Razón de verosimilitud 18,461 12 ,102 Asociación lineal por lineal 3,404 1 ,065 N de casos válidos 290 Fuente: Elaboración propia En la pregunta 2 visitas las tiendas online de los artículos de moda que figuran en los sets que tienen (más de 200) me gusta el mayor porcentaje de respuesta corresponde al epígrafe “algunas veces” y “muy pocas veces” con un total de 181 respuestas de las 290 respuestas válidas, lo que equivale a un con un 62,4%. En este epígrafe las usuarias de 18 a 29 años contestaron con unos 57,5%, seguidas de las mayores de 50 con un 58,1%. En esta 219 pregunta la diferencia del porcentaje de respuesta es muy mínimo entre ambos grupos de edad. Tabla 40 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 3 Visita tienda online 3. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda de los sets que tienen (más de 200) comentarios positivos? Total Nunca Muy pocas veces Algunas veces Casi siempre Siempre Edad 18 a 29 Recuento 26 26 31 14 2 99 % dentro de Edad 26,3% 26,3% 31,3% 14,1% 2,0% 100,0% 30 a 39 Recuento 9 16 14 5 1 45 % dentro de Edad 20,0% 35,6% 31,1% 11,1% 2,2% 100,0% 40 a 49 Recuento 13 17 19 6 0 55 % dentro de Edad 23,6% 30,9% 34,5% 10,9% 0,0% 100,0% Más de 50 Recuento 26 28 30 7 3 94 % dentro de Edad 27,7% 29,8% 31,9% 7,4% 3,2% 100,0% Total Recuento 74 87 94 32 6 293 % dentro de Edad 25,3% 29,7% 32,1% 10,9% 2,0% 100,0% Fuente: Elaboración propia En la pregunta 3, visitas las tiendas online de los artículos de moda de los sets que tienen (más de 200) comentarios positivos el mayor porcentaje de respuesta corresponde al epígrafe “algunas veces” y “muy pocas veces” con un total de 181 respuestas de las 293 respuestas válidas, lo que equivale a un 61,8%. En este epígrafe el público de 18 a 29 años contestó con un 57,6% y un total de 57 respuestas, seguidas de las mayores de 50 años con un 61,7% y un total de 58 respuestas. En esta pregunta la diferencia del porcentaje de respuesta es mínima entre ambos grupos de edad. 220 Tabla 41 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 4 Visita tienda online 4. ¿Visitas las tiendas online de los sets que realizan los usuarios que tienen muchos seguidores? Total Nunca Muy pocas veces Algunas veces Casi siempre Siempre Edad 18 a 29 Recuento 26 20 39 9 5 99 % dentro de Edad 26,3% 20,2% 39,4% 9,1% 5,1% 100,0% 30 a 39 Recuento 8 16 14 5 2 45 % dentro de Edad 17,8% 35,6% 31,1% 11,1% 4,4% 100,0% 40 a 49 Recuento 13 19 18 5 0 55 % dentro de Edad 23,6% 34,5% 32,7% 9,1% 0,0% 100,0% Más de 50 Recuento 29 28 26 10 2 95 % dentro de Edad 30,5% 29,5% 27,4% 10,5% 2,1% 100,0% Total Recuento 76 83 97 29 9 294 % dentro de Edad 25,9% 28,2% 33,0% 9,9% 3,1% 100,0% Fuente: Elaboración propia En la pregunta 4 visitas las tiendas online de los sets que realizan los usuarios que tienen muchos seguidores? el mayor porcentaje de respuesta corresponde al epígrafe “algunas veces” y “muy pocas veces” con un total de 180 respuestas de las 294 respuestas válidas, lo que equivale a un 61,2%. En este epígrafe las usuarias de 18 a 29 años contestaron un total de 59 respuestas que equivale a un 59,6%, seguida de las usuarias mayores de 50 años con un total de 54 respuestas, equivalente a un 56,9%. Aunque la diferencia de porcentaje es mínima, las usuarias de 18 a 29 años son las más propensas a visitar las tiendas online de los artículos de moda de los sets que tienen (más de 200) comentarios positivos. 221 Tabla 42 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 5 Visita tienda online 5. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda que figuran en los sets seleccionados top sets por el Editorial Polyvore? Total Nunca Muy pocas veces Algunas veces Casi siempre Siempre Edad 18 a 29 Recuento 20 27 32 16 4 99 % dentro de Edad 20,2% 27,3% 32,3% 16,2% 4,0% 100,0% 30 a 39 Recuento 6 17 11 7 3 44 % dentro de Edad 13,6% 38,6% 25,0% 15,9% 6,8% 100,0% 40 a 49 Recuento 14 16 17 8 0 55 % dentro de Edad 25,5% 29,1% 30,9% 14,5% 0,0% 100,0% Más de 50 Recuento 31 21 32 9 1 94 % dentro de Edad 33,0% 22,3% 34,0% 9,6% 1,1% 100,0% Total Recuento 71 81 92 40 8 292 % dentro de Edad 24,3% 27,7% 31,5% 13,7% 2,7% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 16,953 12 ,151 Razón de verosimilitud 18,038 12 ,115 Asociación lineal por lineal 5,544 1 ,019 N de casos válidos 292 Fuente: Elaboración propia En la pregunta 5 visitas las tiendas online de los artículos de moda que figuran en los sets seleccionados top sets por el Editorial Polyvore el mayor porcentaje de respuesta corresponde al epígrafe “algunas veces” y “muy pocas veces” con un total de 173 respuestas de las 292 respuestas válidas, lo que equivale a un 59,2%. En este epígrafe las usuarias de 18 222 a 29 años contestaron un total de 59 respuestas equivalente a un 59,6%, seguida de las usuarias mayores de 50 con un 56,3% y un total de 53 respuestas. El p-valor del estadístico chi-2 es menor que 0,05 lo que indica que existe una relación estadísticamente significativa. Tabla 43 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 6 Visita tienda online 6. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda que me gustan aunque el set no tenga mucho me gusta? Total Nunca Muy pocas veces Algunas veces Casi siempre Siempre Edad 18 a 29 Recuento 15 15 40 21 8 99 % dentro de Edad 15,2% 15,2% 40,4% 21,2% 8,1% 100,0% 30 a 39 Recuento 5 10 17 6 6 44 % dentro de Edad 11,4% 22,7% 38,6% 13,6% 13,6% 100,0% 40 a 49 Recuento 10 7 22 12 4 55 % dentro de Edad 18,2% 12,7% 40,0% 21,8% 7,3% 100,0% Más de 50 Recuento 24 11 36 18 6 95 % dentro de Edad 25,3% 11,6% 37,9% 18,9% 6,3% 100,0% Total Recuento 54 43 115 57 24 293 % dentro de Edad 18,4% 14,7% 39,2% 19,5% 8,2% 100,0% Fuente: Elaboración propia En la pregunta 6 visitas las tiendas online de los artículos de moda que me gustan aunque el set no tenga mucho me gusta, el mayor porcentaje de respuesta corresponde al epígrafe “algunas veces” y “casi siempre” con un total de 172 respuestas de las 293 respuestas válidas, lo que equivale a un 58,7%. En este epígrafe las usuarias de 18 a 29 años contestaron un total de 61 respuestas lo que equivale a un 61,6%, seguida de las usuarias mayores de 50 años que respondieron un total de 54 respuestas equivalente a un 56,8%. 223 Tabla 44 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 7 Visita tienda online 7. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda que están presentes en la Comunidad? Total Nunca Muy pocas veces Algunas veces Casi siempre Siempre Edad 18 a 29 Recuento 14 23 28 23 11 99 % dentro de Edad 14,1% 23,2% 28,3% 23,2% 11,1% 100,0% 30 a 39 Recuento 4 13 10 11 6 44 % dentro de Edad 9,1% 29,5% 22,7% 25,0% 13,6% 100,0% 40 a 49 Recuento 7 12 20 10 5 54 % dentro de Edad 13,0% 22,2% 37,0% 18,5% 9,3% 100,0% Más de 50 Recuento 16 15 40 16 6 93 % dentro de Edad 17,2% 16,1% 43,0% 17,2% 6,5% 100,0% Total Recuento 41 63 98 60 28 290 % dentro de Edad 14,1% 21,7% 33,8% 20,7% 9,7% 100,0% Fuente: Elaboración propia En la pregunta 7 visitas las tiendas online de los artículos de moda que están presentes en la Comunidad el mayor porcentaje de respuesta corresponde al epígrafe “algunas veces” y “casi siempre” con un total de 158 respuestas de las 290 respuestas válidas, lo que equivale a un 54,5%. En este epígrafe las encuestadas mayores de 50 años contestaron un total de 56 respuestas, equivalentes a unos 60.2%, seguidas de las usuarias de 18 a 29 años que contestaron un total de 51 respuestas equivalente a un 51,5%. Lo que confirma que las usuarias mayores de 50 años tienen mayor tendencia a visitar las tiendas online de los artículos de moda que están presente en la comunidad. 224 Tabla 45 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 8 Intención de compra 8. ¿Has deseado comprar algunos artículos de moda que figura en los sets que tienen (más de 200) me gusta? Total Nunca Muy pocas veces Algunas veces Casi siempre Siempre Edad 18 a 29 Recuento 11 24 26 28 10 99 % dentro de Edad 11,1% 24,2% 26,3% 28,3% 10,1% 100,0% 30 a 39 Recuento 8 13 15 7 2 45 % dentro de Edad 17,8% 28,9% 33,3% 15,6% 4,4% 100,0% 40 a 49 Recuento 14 8 25 8 1 56 % dentro de Edad 25,0% 14,3% 44,6% 14,3% 1,8% 100,0% Más de 50 Recuento 25 21 35 12 2 95 % dentro de Edad 26,3% 22,1% 36,8% 12,6% 2,1% 100,0% Total Recuento 58 66 101 55 15 295 % dentro de Edad 19,7% 22,4% 34,2% 18,6% 5,1% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 28,540 12 ,005 Razón de verosimilitud 28,529 12 ,005 Asociación lineal por lineal 13,432 1 ,000 N de casos válidos 295 Fuente: Elaboración propia En la pregunta 8 has deseado comprar algunos artículos de moda que figura en los sets que tienen (más de 200) me gusta, el mayor porcentaje de respuesta corresponde al epígrafe “algunas veces” y “muy pocas veces “con un total de 167 respuestas de las 295 respuestas válidas, lo que equivale a un 56,6 %. 225 En este epígrafe las usuarias mayores de 50 años contestaron un 58,9%, seguida de las usuarias de 18 a 29 años que contestaron un 50,5%. Lo que confirma que las usuarias mayores de 50 años tienen menor tendencia a comprar algunos de los artículos de moda que figuran en los sets que tiene más de 200 me gusta. Tabla 46 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 9 Intención de compra 9. ¿Has deseado comprar algunos artículos de moda que figura en los sets que tienen (más de 200) comentarios positivos? Total Nunca Muy pocas veces Algunas veces Casi siempre Siempre Edad 18 a 29 Recuento 17 22 31 22 7 99 % dentro de Edad 17,2% 22,2% 31,3% 22,2% 7,1% 100,0% 30 a 39 Recuento 10 11 12 11 1 45 % dentro de Edad 22,2% 24,4% 26,7% 24,4% 2,2% 100,0% 40 a 49 Recuento 15 12 22 7 0 56 % dentro de Edad 26,8% 21,4% 39,3% 12,5% 0,0% 100,0% Más de 50 Recuento 25 18 40 10 2 95 % dentro de Edad 26,3% 18,9% 42,1% 10,5% 2,1% 100,0% Total Recuento 67 63 105 50 10 295 % dentro de Edad 22,7% 21,4% 35,6% 16,9% 3,4% 100,0% 226 Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 18,233 12 ,109 Razón de verosimilitud 19,504 12 ,077 Asociación lineal por lineal 6,198 1 ,013 N de casos válidos 295 Fuente: Elaboración propia En la pregunta 9 has deseado comprar algunos artículos de moda que figura en los sets que tienen (más de 200) comentarios positivos el mayor porcentaje de respuesta corresponde al epígrafe “algunas veces” y “muy pocas veces” con un total de168 respuestas de las 295 respuestas válidas, lo que equivale a un 57 %. En este epígrafe las encuestadas mayores de 50 años contestaron un total de 58 respuestas equivalentes a unos 61%, seguidas de las encuestadas de entre 18 a 29 años que contestaron un total de 53 respuestas equivalentes a un 53,5%. Los resultados de las respuestas de ambos grupos indican que no han deseado comprar algunos de los artículos de moda que figura en los sets que tienen (más de 200) comentarios positivos. Es decir el eWom positivo no influía en la intención de compra según estos datos. 227 Tabla 47 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 10 Intención de compra 10. ¿Has deseado comprar algún artículo de moda que figura en los sets de los usuarios que tienen (más de 200) seguidores? Total Nunca Muy pocas veces Algunas veces Casi siempre Siempre Edad 18 a 29 Recuento 17 23 29 21 9 99 % dentro de Edad 17,2% 23,2% 29,3% 21,2% 9,1% 100,0% 30 a 39 Recuento 9 14 11 8 2 44 % dentro de Edad 20,5% 31,8% 25,0% 18,2% 4,5% 100,0% 40 a 49 Recuento 16 11 23 6 0 56 % dentro de Edad 28,6% 19,6% 41,1% 10,7% 0,0% 100,0% Más de 50 Recuento 26 25 34 8 1 94 % dentro de Edad 27,7% 26,6% 36,2% 8,5% 1,1% 100,0% Total Recuento 68 73 97 43 12 293 % dentro de Edad 23,2% 24,9% 33,1% 14,7% 4,1% 100,0% Fuente: Elaboración propia En la pregunta 10 has deseado comprar algún artículo de moda que figura en los sets de los usuarios que tienen (más de 200) seguidores el mayor porcentaje de respuesta corresponde al epígrafe “algunas veces” y “muy pocas veces” con un total de 170 respuestas de las 293 respuestas válidas, lo que equivale a un 58 %. El p-valor del estadístico chi-2 es menor que 0,05 lo que indica que existe una relación estadísticamente significativa. Los resultados de las respuestas de ambos grupos indican que algunas veces han deseado comprar algún artículo de moda que figura en los sets de los usuarios que tienen (más de 200) seguidores. 228 Tabla 48 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 11 11. ¿Has deseado comprar los artículos de moda que te gustan si estos tienen precios económicos? Total Nunca Muy pocas veces Algunas veces Casi siempre Siempre Edad 18 a 29 Recuento 10 4 26 35 24 99 % dentro de Edad 10,1% 4,0% 26,3% 35,4% 24,2% 100,0% 30 a 39 Recuento 5 4 12 16 8 45 % dentro de Edad 11,1% 8,9% 26,7% 35,6% 17,8% 100,0% 40 a 49 Recuento 3 7 17 22 7 56 % dentro de Edad 5,4% 12,5% 30,4% 39,3% 12,5% 100,0% Más de 50 Recuento 14 12 38 24 7 95 % dentro de Edad 14,7% 12,6% 40,0% 25,3% 7,4% 100,0% Total Recuento 32 27 93 97 46 295 % dentro e Edad 10,8% 9,2% 31,5% 32,9% 15,6% 100,0% Fuente: Elaboración propia En la pregunta 11 has deseado comprar los artículos de moda que te gustan si estos tienen precios económicos, el mayor porcentaje de respuesta corresponde al epígrafe “casi siempre” y “algunas veces” con un total de 190 respuestas de las 295 respuestas válidas, lo que equivale a un 64,4 %. Los resultados de la encuesta indican que el grupo de más de 50 años tiene mayor inclinación a comprar artículos de moda que les gustan si tienen precios económicos, seguidas de los otros grupos de edad. Su porcentaje de respuesta es de 65,3% y seguidas por el grupo de 18 a 29 años, con un porcentaje de respuestas de 61,7%. 229 Tabla 49 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 12 Intención de compra 12. ¿Has deseado comprar los artículos de moda de los sets que son seleccionados top sets por el editorial Polyvore? Total Nunca Muy pocas veces Algunas veces Casi siempre Siempre Edad 18 a 29 Recuento 18 25 30 21 5 99 % dentro de Edad 18,2% 25,3% 30,3% 21,2% 5,1% 100,0% 30 a 39 Recuento 10 14 11 8 2 45 % dentro de Edad 22,2% 31,1% 24,4% 17,8% 4,4% 100,0% 40 a 49 Recuento 14 13 23 6 0 56 % dentro de Edad 25,0% 23,2% 41,1% 10,7% 0,0% 100,0% Más de 50 Recuento 34 20 32 8 1 95 % dentro de Edad 35,8% 21,1% 33,7% 8,4% 1,1% 100,0% Total Recuento 76 72 96 43 8 295 % dentro de Edad 25,8% 24,4% 32,5% 14,6% 2,7% 100,0% Fuente: Elaboración propia En la pregunta 12 has deseado comprar los artículos de moda de los sets que son seleccionados top sets por el editorial Polyvore el mayor porcentaje de respuesta corresponde al epígrafe “algunas veces” y “nunca” con un total de 172 respuestas de las 295 respuestas válidas, lo que equivale a un 58,3 %. Las usuarias 18 a 29 contestaron 48 respuestas equivalente a un 48,5% y las mayores de 50 años contestaron 66 respuestas lo que equivale un 69,5%.Los resultados de la encuesta aportan que ambos grupos de edad no se sienten motivados a comprar los artículos de moda de los sets que son seleccionados top sets por el Editorial Polyvore. En cambio las usuarias de 40 a 49 años contestaron un total de 23 respuestas equivalente a un 41,1%. Este grupo presenta mayor inclinación a comprar los artículos de moda de los sets que son seleccionados top sets por el Editorial Polyvore. 230 Tabla 50 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 13 Intención de compra 13. ¿Has seguido un enlace en Polyvore y comprado en uno de los siguientes sitios Farfetch, Net-A-Porter, Yoox, LN-CC? Total Muy en desacuerdo En desacuerdo Neutral De acuerdo Muy de acuerdo Edad 18 a 29 Recuento 63 11 12 9 4 99 % dentro de Edad 63,6% 11,1% 12,1% 9,1% 4,0% 100,0% 30 a 39 Recuento 28 5 7 3 2 45 % dentro de Edad 62,2% 11,1% 15,6% 6,7% 4,4% 100,0% 40 a 49 Recuento 30 11 9 2 4 56 % dentro de Edad 53,6% 19,6% 16,1% 3,6% 7,1% 100,0% Más de 50 Recuento 62 8 15 9 1 95 % dentro de Edad 65,3% 8,4% 15,8% 9,5% 1,1% 100,0% Total Recuento 183 35 43 23 11 295 % dentro de Edad 62,0% 11,9% 14,6% 7,8% 3,7% 100,0% Fuente: Elaboración propia En la pregunta 13 has seguido un enlace en Polyvore y comprado en uno de los siguientes sitios Farfetch, Net-A-Porter, Yoox, LN-CC el mayor porcentaje de respuesta corresponde a el epígrafe “muy en desacuerdo” con un total de 183 respuestas de las 295 respuestas válidas, lo que equivale a un 62,0%. Los resultados de la encuesta aportan que las usuarias encuestadas de los diversos grupos de edad no han seguido un enlace en Polyvore y comprado en uno de los siguientes sitios Farfetch, Net-A-Porter, Yoox, LN-CC. Es evidente que los encuestados no compraban en estos portales de moda de lujo. 231 Tabla 51 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 14 Intención de compra 14. ¿La venta de Polyvore a SSENSE te motivó a comprar algunas de las marcas que se encuentran en las siguientes plataformas: Farfetch, Net-A- Porter, Yoox, LN-CC? Total Muy en desacuerdo En desacuerdo Neutral De acuerdo Muy de acuerdo Edad 18 a 29 Recuento 84 4 5 3 3 99 % dentro de Edad 84,8% 4,0% 5,1% 3,0% 3,0% 100,0% 30 a 39 Recuento 35 5 3 1 1 45 % dentro de Edad 77,8% 11,1% 6,7% 2,2% 2,2% 100,0% 40 a 49 Recuento 42 4 5 2 3 56 % dentro de Edad 75,0% 7,1% 8,9% 3,6% 5,4% 100,0% Más de 50 Recuento 84 2 5 3 1 95 % dentro de Edad 88,4% 2,1% 5,3% 3,2% 1,1% 100,0% Total Recuento 245 15 18 9 8 295 % dentro de Edad 83,1% 5,1% 6,1% 3,1% 2,7% 100,0% Fuente: Elaboración propia En la pregunta 14 la venta de Polyvore a SSENSE te motivó a comprar algunas de las marcas que se encuentran en las siguientes plataformas: Farfetch, Net-A-Porter, Yoox, LN-CC el mayor porcentaje de respuesta corresponde a el epígrafe “muy en desacuerdo” con un total de 245 respuestas de las 295 respuestas válidas, lo que equivale a un 83,1%. Los resultados de la encuesta indican que la venta de Polyvore a SSENSE no motivó a las encuestas a comprar algunas de las marcas de moda presente en las siguientes plataformas: Farfetch, Net- A-Porter, Yoox, LN-CC. 232 Tabla 52 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 15 eWom visual 15. Realizo eWom visual en Polyvore cuando indico “me gusta” un artículo de moda que se encuentra en la comunidad Total Muy en desacuerdo En desacuerdo Neutral De acuerdo Muy de acuerdo Edad 18 a 29 Recuento 8 5 33 41 12 99 % dentro de Edad 8,1% 5,1% 33,3% 41,4% 12,1% 100,0% 30 a 39 Recuento 4 4 18 17 2 45 % dentro de Edad 8,9% 8,9% 40,0% 37,8% 4,4% 100,0% 40 a 49 Recuento 4 7 19 20 6 56 % dentro de Edad 7,1% 12,5% 33,9% 35,7% 10,7% 100,0% Más de 50 Recuento 17 13 32 26 5 93 % dentro de Edad 18,3% 14,0% 34,4% 28,0% 5,4% 100,0% Total Recuento 33 29 102 104 25 293 % dentro de Edad 11,3% 9,9% 34,8% 35,5% 8,5% 100,0% Fuente: Elaboración propia En la pregunta 15 realizo eWom visual en Polyvore cuando indico “me gusta” un artículo de moda que se encuentra en la comunidad el mayor porcentaje de respuesta corresponde a el epígrafe “de acuerdo” con un total de 104 respuestas de las 293 respuestas válidas, lo que equivale a un 35,5 %. Mientras que un 34,8% responde de manera neutral, con 102 respuestas. Los resultados aportan que las encuestadas del rango de edad de 18 a 29 representan el mayor porcentaje con un 41,4% en el epígrafe “de acuerdo”. 233 Tabla 53 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 16 eWom visual 16. Realizo eWom visual cuando indico que "me gusta" el set de otro usuario de Polyvore Total Muy en desacuerdo En desacuerdo Neutral De acuerdo Muy de acuerdo Edad 18 a 29 Recuento 8 6 29 44 12 99 % dentro de Edad 8,1% 6,1% 29,3% 44,4% 12,1% 100,0% 30 a 39 Recuento 3 8 13 20 1 45 % dentro de Edad 6,7% 17,8% 28,9% 44,4% 2,2% 100,0% 40 a 49 Recuento 6 9 16 20 5 56 % dentro de Edad 10,7% 16,1% 28,6% 35,7% 8,9% 100,0% Más de 50 Recuento 15 15 29 32 4 95 % dentro de Edad 15,8% 15,8% 30,5% 33,7% 4,2% 100,0% Total Recuento 32 38 87 116 22 295 % dentro de Edad 10,8% 12,9% 29,5% 39,3% 7,5% 100,0% Fuente: Elaboración propia En la pregunta 16 realizo eWom visual cuando indico que "me gusta" el set de otro usuario de Polyvore el mayor porcentaje de respuesta corresponde a el epígrafe “de acuerdo” y “muy de acuerdo” con un total de 138 respuestas de las 295 respuestas válidas, lo que equivale a un 46,8%. Los resultados aportan que las encuestas del grupo de edad de 18 a 29 años respondieron un total de 56 respuestas equivalentes a unos 56,5%, mientras que las usuarias de más de 50 años respondieron un total de 37,9%. Lo que indica que usuarias de 18 a 29 años son las que más consideran que al indicar me gusta a un set de otros usuarios están realizando eWom visual en la comunidad. 234 Tabla 54 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 17 eWom visual 17. Realizo eWom visual cuando importo un artículo de moda desde una tienda online a Polyvore usando el botón clipper Total Muy en desacuerdo En desacuerdo Neutral De acuerdo Muy de acuerdo Edad 18 a 29 Recuento 9 10 27 32 21 99 % dentro de Edad 9,1% 10,1% 27,3% 32,3% 21,2% 100,0% 30 a 39 Recuento 6 3 11 20 5 45 % dentro de Edad 13,3% 6,7% 24,4% 44,4% 11,1% 100,0% 40 a 49 Recuento 4 7 17 23 5 56 % dentro de Edad 7,1% 12,5% 30,4% 41,1% 8,9% 100,0% Más de 50 Recuento 15 13 31 27 9 95 % dentro de Edad 15,8% 13,7% 32,6% 28,4% 9,5% 100,0% Total Recuento 34 33 86 102 40 295 % dentro de Edad 11,5% 11,2% 29,2% 34,6% 13,6% 100,0% Fuente: Elaboración propia En la pregunta 17 realizo eWom visual cuando importo un artículo de moda desde una tienda online a Polyvore usando el botón clipper el mayor porcentaje de respuesta corresponde a el epígrafe “de acuerdo” con un total de 102 respuestas de las 295 respuestas válidas, lo que equivale a un 34,6%. En esta respuesta el mayor porcentaje en relación con el número de respuestas corresponde a las usuarias del rango de edad de 18 a 29 años con un 32,3%. 235 Tabla 55 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 18 eWom visual 18- Realizo eWom visual cuando indico "me gusta" un artículo de moda que se encuentra en la sección editorial de Polyvore Total Muy en desacuerdo En desacuerdo Neutral De acuerdo Muy de acuerdo Edad 18 a 29 Recuento 9 7 35 38 10 99 % dentro de Edad 9,1% 7,1% 35,4% 38,4% 10,1% 100,0% 30 a 39 Recuento 3 7 13 20 2 45 % dentro de Edad 6,7% 15,6% 28,9% 44,4% 4,4% 100,0% 40 a 49 Recuento 5 6 18 21 6 56 % dentro de Edad 8,9% 10,7% 32,1% 37,5% 10,7% 100,0% Más de 50 Recuento 15 11 33 30 5 94 % dentro de Edad 16,0% 11,7% 35,1% 31,9% 5,3% 100,0% Total Recuento 32 31 99 109 23 294 % dentro de Edad 10,9% 10,5% 33,7% 37,1% 7,8% 100,0% Fuente: Elaboración propia En la pregunta 18 realizo eWom visual cuando indico "me gusta" un artículo de moda que se encuentra en la sección editorial de Polyvore el mayor porcentaje de respuesta corresponde a el epígrafe “de acuerdo” con un total de 109 respuestas de las 294 respuestas válidas, lo que equivale a un 37,1 %. Los resultados aportan que las encuestas del rango de edad de 18 a 29 tienen mayor tendencia a considerar que realizaban eWom visual cuando indicaban “me gusta” en un artículo de moda que se encuentra en la sección editorial Polyvore. Cuando las usuarias realizaban esta acción, este sets figuraba en su perfil quedando a la vista de sus seguidores y cualquier otro usuario que visitara su perfil, como anteriormente habíamos señalado. 236 3.4.4. Tablas Cruzadas con el Método Corrección de Bonferroni En las tablas que existen una relación estadísticamente significativa se realizó una comparación de perfiles columna por filas. Se utilizó el método de la corrección de Bonferroni por considerar que logra un mayor rigor estadístico. Tabla cruzada Edad con origen 2 Existe una relación entre el país de origen y la edad (p-valor <0.0001). Esta diferencia se puede observar en los porcentajes columna de la tabla, los que tengan distinta letra son estadísticamente diferentes. Se realizaron dos tablas poniendo la edad en filas y en columnas con corrección de Bonferroni a los p-valores. 237 Tabla 56 Tabla cruzada edad con Origen2 origen2 Total Asia y Oceanía Estados Unidos, Canadá y Australia Europa del Este, Europa Occidental y Europa del Norte América Latina Edad 18 a 29 Recuento 11a 47a 33a 4a 95 % dentro de origen2 50,0% 32,0% 35,9% 28,6% 34,5% 30 a 39 Recuento 4a, b 12b 16b 7a 39 % dentro de origen2 18,2% 8,2% 17,4% 50,0% 14,2% 40 a 49 Recuento 5a 23a 22a 1a 51 % dentro de origen2 22,7% 15,6% 23,9% 7,1% 18,5% Más de 50 Recuento 2a 65b 21a 2a, b 90 % dentro de origen2 9,1% 44,2% 22,8% 14,3% 32,7% Total Recuento 22 147 92 14 275 % dentro de origen2 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Fuente: Elaboración propia En América Latina el porcentaje del grupo de edad de 30 a 39 años es mayor que en Europa Este, Europa Occidental y Europa del Norte y en Estados Unidos. En Estados Unidos, Canadá y Australia el porcentaje del grupo de edad de “más de 50” años es superior que en Europa Este, Europa Occidental, Europa del Norte, Asia y Oceanía. En el grupo de edad mayor de 50 años la proporción de Estados Unidos, Canadá y Australia es superior que en el resto de grupos de edad. En el grupo de 30 a 39 años la proporción de América Latina es superior que en el grupo mayores de 50 años. El grupo de 238 edad mayor de 50 años perteneciente a Estados Unidos, Canadá y Australia es el que más contenido genera. Conviene resaltar que Polyvore nació en los Estados Unidos y en ese sentido es su mercado natural. Categoría con Edad Tabla 57 Tabla cruzada edad con Categoría Edad Total 18 a 29 30 a 39 40 a 49 Más de 50 Categoría Styler Spotter Recuento 21a 10a, b 8a, b 7b 46 % dentro de Edad 24,4% 23,8% 14,8% 7,9% 17,0% Style Setter Recuento 25a 11a 11a 21a 68 % dentro de Edad 29,1% 26,2% 20,4% 23,6% 25,1% Style Icon Recuento 40a 21a, b 35a, b 61b 157 % dentro de Edad 46,5% 50,0% 64,8% 68,5% 57,9% Total Recuento 86 42 54 89 271 % dentro de Edad 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Fuente: Elaboración propia En el grupo de edad de 30 a 39 años la proporción de Styler Spotter es superior que en el grupo de edad mayores de 50 años. Al mismo tiempo en el grupo de edad de 18 a 29 años la proporción de Style Icon es inferior que en el grupo de edad mayores de 50 años. Lo que indica que el grupo de edad de 30 a 39 años pertenece a las encuestadas que menos eWom visual realizaban. 3.4.5. Tablas Cruzadas Preguntas Significativas y la Variable Edad De las preguntas de la encuesta se eligieron las que presentaban una relación significativa y se realizaron tablas cruzadas con las variables edad. Se utilizó el método de la 239 corrección de Bonferroni por su rigor estadístico, como se explicó con anterioridad, quedando de la siguiente forma: - Para las preguntas significativas 8, 10 y 11 se realizaron tablas cruzadas con la variable edad. - Para la pregunta significativa 12 se realizó una tabla cruzada con la variable categoría. Tabla 58 Pregunta significativa de la encuesta P.8 con la variable edad Edad Total 18 a 29 30 a 39 40 a 49 Más de 50 8. ¿Has deseado comprar algunos artículos de moda que figura en los sets que tienen (más de 200) me gusta? Nunca Recuento 11a 8a, b 14a, b 25b 58 % dentro de Edad 11,1% 17,8% 25,0% 26,3% 19,7% Muy pocas veces Recuento 24a 13a 8a 21a 66 % dentro de Edad 24,2% 28,9% 14,3% 22,1% 22,4% Algunas veces Recuento 26a 15a 25a 35a 101 % dentro de Edad 26,3% 33,3% 44,6% 36,8% 34,2% Casi siempre Recuento 28a 7a, b 8a, b 12b 55 % dentro de Edad 28,3% 15,6% 14,3% 12,6% 18,6% Siempre Recuento 10a 2a 1a 2a 15 % dentro de Edad 10,1% 4,4% 1,8% 2,1% 5,1% Total Recuento 99 45 56 95 295 % dentro de Edad 100,0% 100,0 % 100,0 % 100,0% 100,0 % Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 28,540 12 ,005 Razón de verosimilitud 28,529 12 ,005 Asociación lineal por lineal 13,432 1 ,000 N de casos válidos 295 Fuente: Elaboración propia 240 8. ¿Has deseado comprar algunos artículos de moda que figura en los sets que tienen (más de 200) me gusta? En el grupo de mayores de 50 años la proporción de “nunca” es superior, con un 26,3% en comparación con las demás usuarias encuestadas. En el grupo de edad 18 a 29 años la proporción de “casi siempre” con un 28,3% es mayor que en las demás encuestadas. Se debe tener en cuenta que el mayor número de usuarias corresponde a las encuestadas de 18 a 29 años, pero el grupo mayores de 50 años corresponde a las encuestadas que más eWom visual realizan en Polyvore. Por lo que se puede deducir que el grupo que mayor eWom visual no tenía una intención de compra positiva, en cambio el grupo con mayor presencia en la comunidad indica que “casi siempre”, en este grupo la intención de compra era positiva. Tabla 59 Pregunta significativa de la encuesta P.10 con la variable edad Edad Total 18 a 29 30 a 39 40 a 49 Más de 50 10. ¿Has deseado comprar algún artículo de moda que figura en los sets de los usuarios que tienen (más de 200) seguidores? Nunca Recuento 17a 9a 16a 26a 68 % dentro de Edad 17,2% 20,5% 28,6% 27,7% 23,2% Muy pocas veces Recuento 23a 14a 11a 25a 73 % dentro de Edad 23,2% 31,8% 19,6% 26,6% 24,9% Algunas veces Recuento 29a 11a 23a 34a 97 % dentro de Edad 29,3% 25,0% 41,1% 36,2% 33,1% Casi siempre Recuento 21a 8a 6a 8a 43 % dentro de Edad 21,2% 18,2% 10,7% 8,5% 14,7% Siempre Recuento 9a 2a 0a 1a 12 % dentro de Edad 9,1% 4,5% 0,0% 1,1% 4,1% Total Recuento 99 44 56 94 293 % dentro de Edad 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 241 Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 24,269 12 ,019 Razón de verosimilitud 26,070 12 ,010 Asociación lineal por lineal 11,851 1 ,001 N de casos válidos 293 Fuente: Elaboración propia 10. ¿Has deseado comprar algún artículo de moda que figura en los sets de los usuarios que tienen (más de 200) seguidores? En esta pregunta no se pudo establecer dónde se encuentran las diferencias. Tabla 60 Pregunta significativa de la encuesta P.11 con la variable edad Edad Total 18 a 29 30 a 39 40 a 49 Más de 50 11. ¿Has deseado comprar los artículos de moda que me gustan si estos tienen precios económicos? Nunca Recuento 10a 5a 3a 14a 32 % dentro de Edad 10,1% 11,1% 5,4% 14,7% 10,8% Muy pocas veces Recuento 4a 4a 7a 12a 27 % dentro de Edad 4,0% 8,9% 12,5% 12,6% 9,2% Algunas veces Recuento 26a 12a 17a 38a 93 % dentro de Edad 26,3% 26,7% 30,4% 40,0% 31,5% Casi siempre Recuento 35a 16a 22a 24a 97 % dentro de Edad 35,4% 35,6% 39,3% 25,3% 32,9% Siempre Recuento 24a 8a, b 7a, b 7b 46 % dentro de Edad 24,2% 17,8% 12,5% 7,4% 15,6% Total Recuento 99 45 56 95 295 % dentro de Edad 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 242 Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 23,112 12 ,027 Razón de verosimilitud 24,221 12 ,019 Asociación lineal por lineal 12,454 1 ,000 Fuente: Elaboración propia 11. ¿Has deseado comprar los artículos de moda que te gustan si estos tienen precios económicos? El grupo de edad mayor de 50 años obtuvo un 7,4% en el epígrafe “siempre”, siendo este valor muy inferior al de las demás las encuestadas. Por lo que entendemos que el hecho de que un artículo tuviera precio económico no influía en el deseo de compra de este grupo de edad. 243 3.4.6. Tablas Cruzadas Preguntas Significativas y Variable Categoría Tabla 61 Tablas cruzadas con las preguntas significativas y la variable categoría Categoría Total Styler Spotter Style Setter Style Icon 9. ¿Has deseado comprar algunos artículos de moda que figura en los sets que tienen más de 200 comentarios positivos? Nunca Recuento 12a, b 22b 25a 59 % dentro de Categoría 26,1% 31,9% 15,9% 21,7% Muy pocas veces Recuento 7a 9a 42a 58 % dentro de Categoría 15,2% 13,0% 26,8% 21,3% Algunas veces Recuento 16a 21a 62a 99 % dentro de Categoría 34,8% 30,4% 39,5% 36,4% Casi siempre Recuento 10a 14a 23a 47 % dentro de Categoría 21,7% 20,3% 14,6% 17,3% Siempre Recuento 1a 3a 5a 9 % dentro de Categoría 2,2% 4,3% 3,2% 3,3% Total Recuento 46 69 157 272 % dentro de Categoría 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Fuente: Elaboración propia 9. ¿Has deseado comprar algunos artículos de moda que figura en los sets que tienen más de 200 comentarios positivos? En la categoría Style Icon el epígrafe “nunca” obtuvo un 15,9%, esta cantidad es inferior a la que presentan la categorías Style Setter con un 31,9% y Styler Spotter con un 26,1%. Es decir que en la categoría Style Icon el eWom positivo no influía en su intención de compra. 244 3.4.7. Tablas Cruzadas Variable Origen con Variable Categoría Tabla 62 Tabla cruzada Origen2 con categoría Categoría Total Styler Spotter Style Setter Style Icon Origen2 Asia y Oceanía Recuento 7a 5a 10a 22 % dentro de Categoría 15,9% 7,6% 6,9% 8,6% Estados Unidos, Canadá y Australia Recuento 25a 37a 73a 135 % dentro de Categoría 56,8% 56,1% 50,3% 52,9% Europa del Este, Europa Occidental y Europa del Norte Recuento 8a 20a, b 58b 86 % dentro de Categoría 18,2% 30,3% 40,0% 33,7% América Latina Recuento 4a 4a 4a 12 % dentro de Categoría 9,1% 6,1% 2,8% 4,7% Total Recuento 44 66 145 255 % dentro de Categoría 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Fuente: Elaboración propia En el grupo de Style Icon la proporción de Europa Este, Europa Occidental y Europa del Norte es superior que en el grupo Styler Spotter. 245 3.4.8. Tablas Cruzadas Variable Categoría con la Variable Origen Tabla 63 Tablas cruzadas Categoría con Origen2 con corrección de Bonferroni origen2 Total Asia y Oceanía Estados Unidos, Canadá y Australia Europa del Este, Europa Occidental y Europa del Norte América Latina Categoría Styler Spotter Recuento 7a 25a, b 8b 4a, b 44 % dentro de origen2 31,8% 18,5% 9,3% 33,3% 17,3% Style Setter Recuento 5a 37a 20a 4a 66 % dentro de origen2 22,7% 27,4% 23,3% 33,3% 25,9% Style Icon Recuento 10a 73a 58a 4a 145 % dentro de origen2 45,5% 54,1% 67,4% 33,3% 56,9% Total Recuento 22 135 86 12 255 % dentro de origen2 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Fuente: Elaboración propia En Asia la proporción de Styler Spotter es superior que en Europa del este, Europa Occidental y Europa del Norte. Tabla 64 Correlaciones entre las variables agregadas por grupos de edad Variables 18 a 29 años 30 a 39 años 40 a 49 años Más de 50 años Generación de contenido y visito tiendas online La correlación es significativa en un nivel 0,01 (bilateral), es decir existe una relación con una cosa o están afectados por sus consecuencias. El coeficiente de correlación existente es de 2,63 La correlación es significativa en un nivel 0,05 (bilateral). El coeficiente de correlación es de 0,382 La correlación es significativa en un nivel 0,01 (bilateral). El coeficiente de correlación es de 0,366 Visito tiendas online e intención de compra La correlación es significativa en un nivel 0,01 (bilateral). El coeficiente de correlación es de 0,709 La correlación es significativa en un nivel 0,01 (bilateral). El coeficiente de correlación es de 0,496 La correlación es significativa en un nivel 0,01 (bilateral). El coeficiente de correlación es de 0,632 La correlación es significativa en un nivel 0,01 (bilateral). El coeficiente de correlación es de 0,803 Generación de contenido e intención de compra La correlación es significativa en un nivel 0,01 (bilateral). El coeficiente de correlación es de 0,286 Fuente: Elaboración propia 247 CAPÍTULO 4: CONTRATACIÓN DE LAS HIPÓTESIS Con el objetivo de establecer una guía en la investigación, al comienzo de la misma se formularon tres hipótesis, coherentes con los principales objetivos a resolver. En función de los resultados del análisis realizado sobre la muestra y las fuentes secundarias se procede a la comprobación de las hipótesis formuladas, mediante su verificación o refutación. A continuación se contrasta cada una de las hipótesis: El Objetivo 1 era conocer las características específicas que definen a las usuarias prosumidoras más activas de la comunidad de compra social Polyvore a través de rasgos sociodemográficos como la edad o el país de procedencia. En ese sentido, partíamos de la siguiente hipótesis: H1. Las usuarias prosumidoras más activas de Polyvore son mayoritariamente mujeres jóvenes de países occidentales. Las usuarias Style Icon, las que más sets crean en Polyvore, representan un 57,7% de la muestra de la investigación. Es un porcentaje alto que demuestra el interés por participar en el estudio de aquellas usuarias que fueron más activas en Polyvore. Sin embargo, los datos obtenidos al cruzar información sobre la edad de las usuarias que participan en la muestra y su nivel de actividad en la red nos permiten profundizar en este análisis. Así, es especialmente interesante que el 68,5% de las participantes de más de 50 años sean usuarias Style Icon. Según desciende la edad de la usuaria, disminuye también su participación en el número de sets creados. Las encuestadas de 15 a 29 años que han generado muchos sets se reducen 10 puntos porcentuales (con un porcentaje del 46,5%). 248 Por tanto, podemos decir que los grupos etarios que mostraron más interés por la encuesta son las usuarias más jóvenes,18 a 29 años y las mayores de 50 años, pero estas últimas destacan además por su proactividad en la generación de contenidos, lo cual contrasta con la imagen mitificada que a veces se tiene de la prosumidora digital. Sin embargo, la variable de procedencia de las usuarias no parece ser significativa en su grado de implicación dentro de la comunidad de compra. En ese sentido, la H1 queda parcialmente validada. El Objetivo 2 era analizar en una comunidad de compra social como Polyvore el efecto comercial que produce eWom visual en las usuarias de la red. En ese sentido, habíamos formulado la siguiente hipótesis: H2. El eWom visual en Polyvore aumenta el deseo de compra de los productos compartidos y las visitas a las tiendas online de las marcas de moda presentes en la comunidad, independientemente de la edad de las usuarias. El análisis realizado de las herramientas que ofrece Polyvore en comparación con otras redes sociales y comunidades de compra social nos indica que fue una plataforma especialmente fértil no sólo para la generación de contenido visual (por ejemplo, los sets) sino también para su rápida difusión entre los miembros de la comunidad. Sin embargo, no contábamos con suficiente información sobre la intención de compra de estas usuarias, menos aún en relación con las distintas acciones que se llevan a cabo en la comunidad de compra. 249 Así, el 60,2% de las usuarias de más de 50 años y el 51,5% de las más jóvenes señalan visitar las tiendas online de artículos de moda que están presentes en Polyvore. Sin embargo, este comportamiento declarado desciende al analizar los factores específicos que animan a la compra en la red. Por ejemplo, sólo el 10,6% de las mujeres mayores de 50 años dicen visitar siempre o casi siempre las tiendas online de los artículos de moda de los sets que tienen muchos comentarios positivos y un 30,5% dice que nunca. Este porcentaje aumenta cuanto más joven es la usuaria, hasta alcanzar el 14,2% en las usuarias de 18 a 29 años. Hasta un 20,2% de las usuarias más jóvenes señala visitar las tiendas online de los artículos de moda que figuran en los sets seleccionados top sets por la Editorial Polyvore. Pero de nuevo, este porcentaje desciende a un 10,7% entre las usuarias de más de 50 años, lo que apunta a que las usuarias mayores buscan en Polyvore más bien un espacio para compartir moda y relacionarse. Las usuarias más jóvenes, sin embargo, entienden la red más como una comunidad de compra y le dan más importancia a su función pragmática. De hecho, esto se refleja también en el deseo de comprar algún artículo en concreto. Por ejemplo, un 29,3% de las usuarias más jóvenes dicen desear siempre o casi siempre comprar algunos artículos de moda que figura en los sets que tienen más de 200 comentarios positivos, frente al 12,6% de las usuarias de más de 50 años. Un 30,3% de las usuarias más jóvenes dicen desear siempre o casi siempre comprar alguno de los artículos de moda que figuran en los sets de los usuarios que tienen más de 200 seguidores. En las mujeres mayores de 50 años este porcentaje desciende a un 9,6%. 250 Además, las usuarias más interesadas por la compra de los artículos que se comparten en Polyvore, las usuarias más jóvenes 18 a 29 años, son también las más sensibles a los precios. Así, el 59,6% de estas usuarias dice que siempre o casi siempre desea comprar los artículos de moda que le gustan si tienen precios económicos. Este porcentaje desciende a 32,7% en el grupo de las usuarias mayores de 50 años. Como es lógico, el factor precio es más importante para las usuarias más jóvenes debido a su menor poder adquisitivo, pero también podría deberse a su visión más pragmática de la comunidad de compra. A pesar de que la comunidad de compra mostraban productos que se vendían en diferentes web de las marcas de moda, los datos indican que Polyvore no anima significativamente a la compra en los portales o tiendas online considerados de lujo. Así, el 73,9% de las usuarias señala que no han seguido un enlace en Polyvore para comprar en Farfetch, Net-A-Porter, Yoox o LN-CC. Lo interesante es que la intención de visita a estos portales es casi idéntica en todos los tramos de edad, lo que se explica porque las usuarias más jóvenes, más proclives en general a visitar las tiendas, se interesan más por factores como el precio. Por tanto, el análisis realizado sugiere que los contenidos compartidos en Polyvore, la cantidad de “me gusta” que tiene un set o los comentarios positivos que ha cosechado, son factores que influyen sólo ocasionalmente en la intención de compra de las usuarias de la red, aunque el factor precio sí que parece favorecer algo más la visita a tienda, especialmente en las usuarias más jóvenes. Según aumenta la edad de las usuarias, las principales acciones generadas en Polyvore, aún cuando los contenidos son difundidos por usuarios considerados influyentes o tienen comentarios positivos, no parecen ser determinantes para generar una mayor intención de compra en las usuarias de la red. 251 En ese sentido, la H2 queda refutada. El Objetivo 3 era entender de qué forma perciben las usuarias de Polyvore su propia actividad como prosumidoras en la comunidad de compra social, identificando qué acciones de las que realizan son eWom visual y en qué medida posibilitan la generación de valor para el resto de los miembros de la comunidad. Para ello se estableció la siguiente hipótesis: H3. Las usuarias de Polyvore, independientemente de su edad, se autoperciben como generadoras de contenidos y consideran que el eWom visual genera valor para el resto de los miembros de la comunidad. La mayoría de las usuarias de la red consideran que la creación de sets supone la generación de contenido en Polyvore, mientras que ese porcentaje baja hasta el 44,1% de las encuestadas en lo que se refiere a indicar que les gusta un artículo de moda visto en otro set. En ese sentido, las usuarias vinculan la generación de contenidos y, por tanto, la generación de valor dentro de la comunidad, a algunas acciones específicas, como la creación de sets o la importación de prendas de moda al set utilizando el botón clipper. Sin embargo, otras acciones, como compartir los contenidos o mostrar preferencias sobre ellos, se consideran en un segundo orden de importancia. Con todo, de nuevo el factor etario parece ser clave en esta forma de autopercibir la generación de contenido dentro de Polyvore. Así, solo el 52,2% de las usuarias de más de 50 años está de acuerdo y muy de acuerdo en que clicar "Me gusta" en una prenda de un set es generar contenido para la comunidad. Sin embargo, este porcentaje aumenta hasta el 56,6% en las usuarias de 15 a 29 años. Menos diferencias encontramos en la percepción que tienen sobre la creación de los sets, ámbito en el que, 252 como hemos visto, destacan las usuarias mayores. Así, un 89,2% de las mujeres de más de 50 años y un 94,8% de las más jóvenes consideran que la creación de estos sets supone la generación de contenido en Polyvore. Como en otras variables del estudio, el porcentaje de acuerdo aumenta con la edad, lo cual viene a confirmar que cuanto mayor es la usuaria, menos autopercepción tiene de su rol en la generación de contenido. Es decir, las mujeres de más de 50 años son las que cumplen en mayor medida el papel de prosumidoras en la comunidad de compra y, sin embargo, son las que menos se autoperciben como generadoras de contenido. Esta paradoja se mantiene en lo que se refiere al eWom visual, porque en ese aspecto la diferencia etaria parece ser también clave. Así, un 53,5% de las usuarias más jóvenes dice que clicar "me gusta" en un artículo de moda es realizar eWom visual. Sin embargo, sólo un 33,4% de las usuarias mayores de 50 años lo percibe así. En ese sentido, el eWom visual se equipara al resto de acciones basadas en compartir contenidos, reservándose la idea de creación de contenido a acciones muy concretas como generar nuevos sets o importar prendas de moda a un set. La acción que las usuarias asocian en mayor medida con el eWom visual es importar un artículo de moda desde una tienda online a Polyvore usando el botón clipper. Sin embargo, sólo un 37,9% de las usuarias mayores de 50 años considera esta acción como eWom visual. Por tanto, en las usuarias de la red crece con la edad la idea de que el eWom visual no es realmente una acción vinculada a la generación de contenido. Sólo las usuarias más jóvenes parecen ser conscientes de que el mantenimiento de la red y sus vínculos también depende de este tipo de acciones. En ese sentido, la H3 queda parcialmente validada. 253 CAPÍTULO 5: DISCUSIÓN 5.1. El factor etario y el eWom visual en las usuarias de Polyvore El análisis realizado contrastando las distintas variables nos ha permitido delimitar las diferencias en el uso de Polyvore según los tramos de edad de las usuarias de la red. La variable etaria es aquí clave pues aunque la encuesta ha constatado una importante diversidad en los tramos de edad de las usuarias, destacan como usuarias más activas de Polyvore las más jóvenes (entre 18 y 29 años) y las de más de 50 años. La importancia de este factor etario en los estudios de comunicación está documentada, ya que la segmentación del target por edad determina en buena parte la estrategia comunicativa. Sin embargo, en este caso, el factor etario se ha mostrado como el principal elemento significativo en las pruebas estadísticas y, por tanto, el análisis de diferencias y similitudes se centra especialmente en dicho factor. Dado que la categoría de usuaria de Polyvore con mayor presencia en la muestra analizada es Style Icon, la que corresponde a las usuarias que más sets realizaban en la comunidad, se deduce que las usuarias más activas no son sólo las mujeres más jóvenes (entre 18 y 29), sino también las mayores de 50 años. De hecho, la correlación estadística nos ha confirmado que son las mujeres mayores de 50 años las que más sets creaban en Polyvore y, por consiguiente, el análisis estadístico sugiere que estas mujeres son las más activas y las responsables en mayor medida del eWom visual que se producía en Polyvore. Más de la mitad de las encuestadas era usuarias que generaban más de 125 sets al año, representando a la prosumidora digital interesada por el mundo de la moda. Esto desmentiría la idea de que las prosumidoras activas de una comunidad de compra como Polyvore son principalmente mujeres jóvenes o de mediana edad, más acostumbradas a la cultura digital y a las herramientas de edición visual. Sin embargo, las mujeres mayores de 254 50 años son menos conscientes de que generar contenido en Polyvore es eWom visual y, además, son a las que menos influye ese eWom visual, por ejemplo a la hora de desear comprar un producto y acudir a la tienda online. Como es lógico, este segmento etario suele tener una mayor capacidad de compra que las mujeres entre 18 y 29 años, así que su falta de interés por la faceta comercial de Polyvore es especialmente interesante. Es probable que las usuarias mayores busquen en Polyvore más bien un espacio para compartir moda y relacionarse frente a las usuarias más jóvenes, que priorizarían la función pragmática de la red, destacando su función como comunidad de compra. Como también es lógico, el grupo de edad mayor de 50 años es el menos sensible a que un artículo tenga un precio económico, pero también es menos sensible que el resto de los grupos etarios al éxito de los contenidos en Polyvore (gran número de comentarios o seguidores, por ejemplo). Sin embargo, en las usuarias de Polyvore más jóvenes se constatan una mayor intención de compra de los productos mostrados en la red, pero también una mayor conciencia de cómo funciona y qué efectos tiene el eWom visual en una comunidad de compra como Polyvore. Los resultados nos hacen pensar que el engagement con estas usuarias jóvenes también es muy alto, pero en otro sentido, pues incluso algunas acciones aparentemente sencillas, como indicar que te gusta un artículo de moda de otro set se percibe como una forma de generar contenido. De hecho, casi la mitad de las usuarias encuestadas consideran que destacar un artículo de moda que les gusta supone una forma de realizar eWom visual. En consecuencia, como era previsible, estas usuarias parecen más conscientes de los mecanismos que permiten replicar un contenido y el efecto social que genera en su perfil. 5.2. Prosumidoras y eWom visual en Polyvore Polyvore fue capaz de diseñar una plataforma que favorecía las interacciones visuales, permitiendo incluso que los artículos destacados por las usuarias pasen a formar 255 parte de sus propios sets. Otras redes sociales visuales, como Pinterest, se basan también en la posibilidad de incorporar imágenes (pines, en el caso de Pinterest) a un tablero de tu perfil. Esta idea de recopilar de forma visual e intuitiva aquello que te gusta de la red parece tener especial sentido con artículos y prendas del sector de la moda, pues imita de alguna manera la colección de prendas en el mundo analógico. Con todo, es mayor la proporción de usuarias encuestadas que consideraban que realizar contenido en Polyvore es más bien importar, a través del botón clipper, un artículo de moda que procede de una tienda online, introduciendo un aspecto importante de esta red: aportar artículos y prendas de las tiendas online se percibe como una acción más beneficiosa para la comunidad que compartir esos artículos entre los usuarios. He de resaltar que cuando estos contenidos eran importados desde una tienda online a la comunidad podían ser utilizados por otras usuarias de Polyvore. En ese sentido, el eWom visual asociado a compartir sets parece tener menos valor que el basado en aportar nuevas prendas a la comunidad. Sin embargo, esto no es del todo cierto, pues Polyvore necesita para mantener su actividad tanto las acciones de generación de contenido como las que lo difunden y comparten. En ese sentido, las usuarias más jóvenes muestran un mayor conocimiento de estos elementos clave. Como vemos, las diferencias en el comportamiento de las usuarias más jóvenes y mayores de 50 años parecen decisivas dentro de la comunidad Polyvore. El eWom visual sólo parece aumentar ligeramente la intención de compra online en las usuarias más jóvenes de Polyvore, frente a las usuarias mayores, que posiblemente buscan en esta red otros beneficios distintos, como por ejemplo: 1. Descubrir nuevos productos, 2. Establecer vínculos con otras personas aficionadas a la moda, 3. Conocer las últimas tendencias de moda, 4. Obtener el reconocimiento de la comunidad de Polyvore, 256 5. Convertirse en embajador de las marcas dentro de la comunidad Polyvore contaba con diversas herramientas creativas y facilitaba a las prosumidoras tener una actividad intensa relacionada con el mundo de la moda. Por ejemplo, Polyvore incluía un buscador que permitía navegar por decenas de páginas donde aparecían los artículos de moda que los usuarios habían ido subiendo, hasta encontrar uno perfecto para completar su look, lo que hacía a la plataforma bastante atractiva. Estos beneficios permitieron incentivar la generación de eWom visual a través de la creación de set o style, pero los resultados señalan que en general no influyeron de forma significativa en la intención de compra de las usuarias. Por tanto, aunque el carácter comercial que logró Polyvore es indudable, este estudio no puede probarlo con las herramientas estadísticas utilizadas. La mayoría de las usuarias más activas consideran que es beneficioso para la comunidad generar contenido en Polyvore importando productos a través del botón clipper desde las tiendas online. A través de esta herramienta las usuarias de la red introducían en Polyvore nuevos artículos de moda que podían ser utilizados por toda la comunidad para crear sets, generando eWom visual de fuera de la comunidad hacia dentro y también entre las usuarias. Precisamente, esta utilidad podría ser una de las que habrían ubicado a Polyvore como una plataforma de éxito entre los usuarios, llamando la atención de las marcas de moda y de su actual propietario SSENSE. La facilidad con la que se podían importar nuevos artículos permitía a dichas marcas que utilizaran Polyvore como parte de su estrategia de marketing, especialmente a la hora de dar a conocer nuevos productos. Con todo, no se puede constatar que toda esta actividad incremente de forma significativa las ventas de las marcas implicadas. 257 5.3. eWom visual y comercialización de moda en Polyvore La literatura analizada sugiere que la comunicación visual efectiva puede mejorar la calidad del mensaje eWom y así reducir la incertidumbre asociada con el anonimato online, también en los contextos comerciales. A través de representaciones visuales, las empresas pueden mejorar la percepción del consumidor sobre la calidad de los mensajes eWom, la confiabilidad, generando así un mayor interés en sus productos (Park y Kim, 2009). Sin embargo, la vinculación entre la intensa actividad de Polyvore generando eWom visual y la compra de artículos no se ha podido probar en esta investigación. El análisis de los resultados de la encuesta únicamente sugiere que las usuarias más jóvenes de la red son más propensas a visitar la tienda online de los artículos de moda que son de su interés, animadas en algunas ocasiones si estos sets son creados por usuarios considerados influyentes, tienen más de 200 me gusta o más de 200 comentarios positivos. Como decimos, esto es especialmente importante porque se entiende que Polyvore fue una red con un marcado componente comercial. El estudio “Polyvore Internal Data, Polyvore External Study” realizado por Polyvore en el año 2015, describe a sus usuarias mayoritarias como mujeres con poder adquisitivo y la cultura digital necesaria para realizar compras a través de la red. Por ejemplo, un 50% de ellas accedían a Polyvore a través de un Smartphone, y el 52% realizaron compras a través de su móvil. Sin embargo, dada la importancia detectada del factor precio en las usuarias más activas en este aspecto comercial, parece que el elemento clave en ese sentido es la capacidad de Polyvore por promover la difusión de prendas en oferta o con buenos precios. En las usuarias mayores, este aspecto comercial parece diluirse del todo. Aunque las usuarias de Polyvore mayores de 50 años generaban más eWom visual a favor de las marcas de moda, esta forma de comunicación parece menos vinculada aún con una mayor visita de las tiendas y la venta de productos de moda. De hecho, las usuarias encuestadas 258 de este segmento etario dicen no seguir los enlaces de los principales portales de moda presentes en Polyvore (Farfetch, Net-A-Porte, Yoox, LN-CC) para comprar en ellos, aunque sí importaban y usaban sus artículos para la creación de sets. A pesar de ser artículos de moda de lujo, las usuarias mayores de 50 años parecen entender Polyvore en un sentido creativo donde el aspecto comercial no tiene tanto sentido. Quizás un factor relevante para la intención de compra en Polyvore es que la mayor parte de las prendas de moda presentes en los sets eran importadas desde portales de artículos de lujo. Estos artículos no eran asequibles económicamente a la mayor parte de las usuarias de esta red y especialmente a las más jóvenes, las más proclives a visitar la tienda. De hecho, las preguntas del cuestionario que hacían referencia al interés de compra en los portales de moda de lujo ponían de manifiesto que en modo alguno se estaba generando un tráfico convertible. Quizás por ello las usuarias entendieron Polyvore no tanto como un canal de venta sino como un espacio de diversión, aprendizaje, colaboración e incluso formación. No hay que perder de vista que Polyvore fue una plataforma muy utilizada por estilistas profesionales o amateur, que utilizaban la red como herramienta de trabajo. Con todo, casi la mitad de las encuestadas (el 48,6%) dice haber deseado comprar los artículos de moda que le gustan si estos tienen precios económicos. Los resultados parecen señalar que el precio de un producto sí que es un factor importante que influye en la intención de compra de las encuestadas más jóvenes. El resto de los elementos típicos de una comunidad de usuarios que comparten contenidos no parecen ser tan decisivos en casi ninguno de los perfiles etarios de la red. Mientras Jess Lee estuvo al frente de Polyvore la comunidad alcanzó 20 millones de usuarios, llegando a convertirse en Estados Unidos en una de las plataformas de referencia en el mundo de la moda, de donde salieron estilistas como Farren Fucci, que llegó a vestir a RihanNa, Bella Hadid Y Carine Roitfeld debido a la fama que obtuvieron sus sets. 259 Entendemos que con la salida de Lee CEO de Polyvore en el año 2016 su valor dejó de residir en ser un portal de compra online, y nos atrevemos a decir que para la actual directiva el valor de Polyvore estaba en todo el eWom visual que habían generado sus de 20 millones de usuarios activos. Esto lo fundamentamos en la adquisición de la empresa por parte del retailer canadiense SSENSE en el año 2018, apropiándose de todos los datos e información comercial de los usuarios, así como de millones de enlaces que fueron compartidos por los usuarios al momento de publicar sus sets en Polyvore en redes sociales como Facebook, Instagram, Tumblr, Blog, Twitter y YouTube. Enlaces que actualmente dirigen tráfico a portal Ssence. Además, y no menos importante, eliminan de su camino a la plataforma que dirigía tráfico a sus competidores directos Farfetch, Net-A-Porter, Yoox o LN- CC. SSENSE ha utilizado esta estrategia para aumentar su visibilidad y notoriedad en la Web. Cabe destacar que gran parte de los enlaces han sido deshabilitados por los usuarios disconformes con el cierre de Polyvore. Todo esto nos hace entender que la estrategia de creación de set o style puede resultar especialmente beneficiosa para las firmas de moda, que logran una implicación mayor de las usuarias y potencian su vertiente prosumidora. El cierre de Polyvore impulsó el resurgimiento de comunidades de compra social con características muy similares como citamos en la introducción de nuestro estudio, destacando la comunidad Urstyle que es una réplica de Polyvore. Esta comunidad se vale de la red social Instagram para dirigir tráfico a su web oficial. Así mismo, el perfil de Instagram de Outfitreport utiliza la estrategia de la creación de sets o styles para vender marcas de moda a través de la aplicación LTK6. También, usuarias de Instagram han comenzado a utilizar la estrategia de marketing de publicar sets para dar a conocer las marcas de moda. A esta dinámica se suman el portal de 6 La aplicación de compras LIKEtoKNOW.it LTK recopila imágenes de los feeds de Instagram de miles de influencers, lo que sirve tanto para que los usuarios encuentren inspiración como para que los influencers obtengan una comisión cuando los seguidores compran algo sobre lo que publican. Fuente: https://about.liketoknow.it/ https://about.liketoknow.it/ 260 comercio electrónico online Boogzel Apperel!, harajukubasics y la app liketoknow.it, muy utilizadas por las usuarias influencers de Instagram. El éxito del modelo Polyvore, por tanto, reside en la capacidad de generar una red activa que comparte contenidos de forma tan visual y creativa, pero también en el lado pragmático de la comunidad de compra social. 5.4. Propuesta de mejoras en las comunidades de compra del sector de la moda A partir de la revisión de la literatura realizada en el marco teórico, entendemos que las marcas de moda pueden aprovechar la importancia que está adquiriendo las redes sociales centradas en compartir información visual. El estudio del caso Polyvore pone de manifiesto que la estrategia de la creación de sets para incentivar la generación de eWom visual en colaboración con las marcas puede funcionar como modelo de negocio, dado el interés que suscita en la sociedad. Si tenemos en cuenta el desarrollo técnico digital que permite importar automáticamente elementos visuales de diferentes webs se sugieren las siguientes propuestas: 1. Incrementar el papel protagonista del usuario como creador de eWom y del eWom visual como parte de su estrategia de marketing. 2. Dotar al usuario de las herramientas necesarias para que pueda generar eWom visual a favor de la marca. Esto se puede hacer a través de herramienta de diseño que faciliten importar fotos atractivas publicadas en las webs oficiales de distintas marcas y fotos del mismo usuario. 261 3. Acompañar el modelo de negocio de una adecuada estrategia de gamificación para lograr un mayor compromiso del cliente hacia la marca. De igual manera es positivo el reconocimiento de la marca al usuario cuando alcance ciertos objetivos negociados por su pericia, su estilo, su contribución y se le beneficie por ello. Para aplicar las propuestas anteriores y de este modo incentivar el eWom visual para poder mejorar la intención de compra, se debería implementar en la estrategia de marketing las siguientes acciones7; 1. Habilitar una sección dentro de la página web oficial de la marca, donde el usuario pueda crear eWom y el eWom visual, compartiendo su experiencia de compra con sus fotos personales. Para ello, se podría incorporar el botón clipper que permite al usuario importar sus propias fotos e incluso productos desde la web a esta sección. A través de la gamificación se podrían realizar acciones en las cuales el público pudiera crear sets con sus fotos y los artículos de la web de la marca. A través de estas acciones se persigue generar una mayor interactividad dentro de la web de la marca. Como resultado final el mensaje visual es más efectivo al ir acompañado de una experiencia de compra. 2. Crear acuerdos de colaboración con otras marcas que no sean competencia directa, para que los miembros importen nuevos productos desde una web a otra, desarrollándose así un negocio colaborativo. Se recomienda el uso de analíticas web para detectar cuando una compra proviene de un enlace de una web distinta pudiendo así pagar comisiones a la web de procedencia. De esta 7 Ver imágenes en el anexo 262 manera se ofrece una mayor variedad de productos a los miembros al tiempo que se favorece el desarrollo de ventas cruzadas. 3. Otorgar un papel protagonista al cliente para que motive a otros clientes a participar en la creación de eWom visual. Por último, se debe observar, analizar y prestar atención a los cambios de actitud de los participantes de las SSC y redes sociales visuales para poder predecir sus futuros hábitos de compra. Son ellos en definitiva quienes señalan el comportamiento de cada comunidad. Si bien es cierto que aún queda mucho por investigar en las posibilidades de las redes sociales para generar intención de compra a través del uso del eWom visual, sí que se aprecia que pueden existir conexiones entre ambas variables. 263 6. CONCLUSIONES En este apartado final recogemos de forma resumida los principales hallazgos de la investigación realizada. Por un lado, es importante volver a incidir en lo excepcional de la muestra utilizada, dado que en los estudios sobre redes sociales y comunidades digitales no suele tener tanto peso un grupo etario como el que forman las mujeres mayores de 50 años. A esto se une que ese grupo de mujeres representa un tipo de prosumidora activa en el mundo de la moda que no ha sido muy estudiado en los trabajos sobre las comunidades de compra social. Aunque las usuarias de Polyvore Style Icon, las que más sets crean, representan un 57,7% de la muestra, en este porcentaje tiene una presencia destacada este grupo de mujeres mayores con una alta actividad comunitaria pero, poca o relativa autoconciencia de su productividad. Este grupo de mujeres considera que las actividades vinculadas a la generación de sets y la importación de prendas de moda son principalmente las aportaciones valiosas a la comunidad. Por ejemplo, solo el 36,6% de las usuarias de más de 50 años está de acuerdo en que indicar que te gusta la prenda de un set es generar contenido en Polyvore, cuando la mayoría de las usuarias más jóvenes así lo considera. En general, observamos que entre las usuarias más jóvenes se observa un mayor conocimiento de los elementos clave en los que se sustenta el funcionamiento de una comunidad de compra. Este tipo de redes digitales no funcionan si las usuarias no comparten contenidos, especialmente en este caso, los más visuales, dado que Polyvore centraba su estrategia en la promoción social y colectiva de prendas y consejos sobre el mundo de la moda. En estas acciones, por tanto, el eWom visual es clave para la generación del contenido que interesa compartir, recomendar y mostrar a la comunidad y, por consiguiente, del propio mantenimiento de la red. 264 Lo interesante de Polyvore es que las usuarias de 50 años han destacado por su implicación productiva, frente a la imagen mitificada de la prosumidora digital joven o de mediana edad, a pesar de mostrar ciertas lagunas en las claves que permiten el éxito de Polyvore. La excepcionalidad de la muestra utilizada en este estudio nos ha permitido acercarnos no sólo a los grupos más activos, sino también a este grupo más maduro de la comunidad, que aprende a marchas forzadas su nuevo rol de prosumidora digital. Como era de esperar, la diferencia de edad también ha sido clave en los hábitos de compra que declaran tener las encuestadas. Por ejemplo, sólo el 10,6% de las mujeres mayores de 50 dicen visitar siempre o casi siempre las tiendas online de los artículos de moda de los sets que tienen muchos comentarios positivos, lo que apunta a que las usuarias mayores buscan en Polyvore más bien un espacio para compartir moda y relacionarse. Las usuarias más jóvenes, sin embargo, entienden la red más como una comunidad de compra y le dan más importancia a su función pragmática. De hecho, esto se refleja también en el deseo de comprar algún artículo en concreto. Un 30,3% de las usuarias más jóvenes dicen desear siempre o casi siempre comprar alguno de los artículos de moda que figuran en los sets de los usuarios que tienen más de 200 seguidores. En las mujeres mayores de 50 años este porcentaje desciende a un 9,6%. Además, las usuarias más interesadas por la compra de los artículos que se comparten en Polyvore, las usuarias más jóvenes, son también las más sensibles a los precios. Como es lógico, el factor precio es más importante para las usuarias más jóvenes debido a su menor poder adquisitivo, pero también podría deberse a su visión más pragmática de la comunidad de compra. Como hemos visto, los resultados de la investigación indican que Polyvore no potenciaba significativamente a la compra en los portales o tiendas online considerados de 265 lujo. Así, el 73,9% de las usuarias señala que no han seguido un enlace en Polyvore para comprar en Farfetch, Net-A-Porter, Yoox o LN-CC. Lo interesante es que la intención de visita a estos portales es casi idéntica en todos los tramos de edad, lo que se explica porque las usuarias más jóvenes, más proclives en general a visitar las tiendas, se interesan más por factores como el precio. El análisis de los resultados de la encuesta únicamente sugiere que las usuarias de la red son más propensas a visitar la tienda online de los artículos de moda que son de su interés, independientemente de si estos sets son creados por usuarios considerados influyentes, tienen más de 200 me gusta o más de 200 comentarios positivos. Por ejemplo, la cantidad de “me gusta” que tiene un set o los comentarios positivos que ha cosechado son factores que podrían influir sólo ocasionalmente en la intención de compra de las encuestadas. El hecho de que un set presentará más de 200 me gusta (eWom visual), más de 200 comentarios positivos (eWom) o fuese creado por un usuario influyente (por la cantidad de seguidores que tenía en su perfil), de manera individual no influía en la intención de compra de los artículos de moda presentes en la comunidad, aunque sí en las visitas a la tienda online de donde procedían estos productos. Polyvore impulsó el resurgimiento de comunidades de compra social con las características que la hicieron exitosa, incluidos los portales de comercio electrónico online Boogzel Apperel!, harajukubasics y la app liketoknow.it, muy utilizadas por las usuarias influencers de Instagram. En portales de comercio online se puede realizar la compra de los productos presentes en el set por medio de la acción click-out como se hacía en Polyvore. Es decir, aunque el modelo de negocio no fue rentable para Polyvore, sus características parecen aportar valor comercial en otros nuevos espacios digitales. 266 Las comunidades de compra social surgen de la mano de emprendedores con la indispensable colaboración de cientos de miles de usuarios, y sólo son viables cuando el modelo de negocio es capaz de generar un retorno de la inversión que beneficie a los partners que intervienen. En este sentido y aunque sea increíblemente sorprendente, 20 millones de usuarios es una cantidad pequeña para los más de 10 años que Polyvore llevaba en el mercado. El perfil de sus miembros, así como su poder adquisitivo, no se ajustaba con la mayor parte de las marcas que se usaban en la elaboración de sets, debido a que estos artículos eran importados por los propios usuarios desde los portales de moda de lujos y entendían esta comunidad como un lugar para disfrutar de su tiempo de ocio, que como un portal de compra, pero a su vez trabajaban en el descubrimiento de nuevas marcas de moda y posicionamiento digital de las mismas. Resaltamos estas conclusiones ya que pueden resultar útiles para que otras redes sociales aporten valor al usuario y contribuyan a establecer un vínculo emocional marca- miembro. Las actuales tendencias del mercado indican que las redes sociales y comunidad de compra social más exitosas son aquellas que están basadas en la generación de contenido visual, por delante del mero texto. En estos tiempos donde la publicidad es evitada por los clientes, tener presencia en una plataforma de compra social, donde la mayor parte de los contenidos es elaborada por sus miembros quienes dan a conocer sus productos, puede ser una fórmula alternativa para crear visibilidad, construir marca y en definitiva mejorar las ventas. 267 7. LIMITACIONES DE LA INVESTIGACIÓN Este apartado nos permite recopilar las distintas limitaciones con las que nos hemos encontrado a lo largo del proceso de investigación. La primera limitación reseñable fue el cierre de la red Polyvore en 2018, lo que nos obligó a tener que trabajar con los antiguos usuarios reagrupados en Facebook y no con todos los usuarios que conformaban la comunidad de Polyvore. Otra limitación o vías –como se tiende a denominar en el lenguaje académico- de nuestro estudio de caso es que pudiera ser que los usuarios de Polyvore entendieran la red más como un espacio de interacción, entretenimiento y disfrute, que como un lugar para comprar moda debido a los altos precios de los artículos aquí publicitados. En ese sentido, el punto de partida no era tan neutral y anónimo como pudiera pensarse, puesto que es posible que los usuarios de la red no accedieran a sus servicios para comprar ropa, zapatos o complementos, sino simplemente para inspirarse, mezclar, aprender o, de alguna manera, jugar, con la moda. No debe perderse de vista que una de las actuales funcionalidades de la moda es el ocio, ya que se ha convertido en un elemento de distracción, entretenimiento y relajación para muchas personas, sin que ello derive de manera inmediata y necesaria en la compra. Lo mismo sucede en otras redes visuales como Instagram y/o Pinterest. Finalmente, otra de las limitaciones con la cual nos encontramos es la escasa información existente sobre el eWom visual. Al ser un concepto reciente se ha investigado poco sobre el tema, aunque algunos autores reconocen la importancia del elemento visual en el eWom y su relación con la intención de compra, pocos estudios académicos existen sobre el concepto. 268 8. POSIBLES LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN FUTURAS En este apartado vamos a enumerar las posibles líneas de investigación futuras lo que servirá de guía a los investigadores interesados en estudiar el eWom visual en las comunidades de compras sociales y redes sociales. -Los clientes, antes de comprar, consultan las críticas y artículos en blogs, redes sociales y otros contenidos generados por los usuarios. En la actualidad, esas búsquedas se realizan a través de vídeos o texto. A partir de esto, sugerimos el estudio de cómo ambos contenidos pueden llegar a complementarse con el paso del tiempo. -Al tratarse de un concepto novedoso, es interesante estudiar las oportunidades y retos que ofrece el boca a boca electrónico visual. -Al ser el usuario quien crea el eWom visual, una posible línea de investigación podría ser determinar cuáles son los principales factores que motivan la generación de contenido visual en las comunidades de compra social. La importancia de factores materiales o externos como pueden ser el contexto de uso y compra o de los canales que se estén utilizando (Tablet, teléfono, ordenador u otros), serán cuestiones que en el futuro cobren mayor importancia e interés para las empresas e investigadores. -Lo mismo sucede con factores que tengan relación con el posicionamiento que se dé a las plataformas, centradas en el comercio en primer lugar o como espacios para la interacción entre usuarios o con las marcas. Conviene recordar el modo como el gigante de las ventas online Amazon ha conseguido no sólo convertirse en el referente de ventas mundial (por delante de Alibaba). Gran parte de su éxito está en haber generado una comunidad cooperativa de compras y ventas bajo el paraguas que ofrece la gran marca. Es 269 probable que en el futuro surjan nuevas redes de compra social en las cuales la generación de contenido visual por parte de los usuarios compita de manera directa contra Amazon y otros grandes players del actual sistema. -Al mismo tiempo también preocupan los efectos del eWom visual en el proceso de compra online a través de diversas utilidades como podía ser la herramienta clipper de Polyvore o la creación de sets por parte de los usuarios. Así como las reseñas visuales y textuales de Google o los foros de intercambio de opiniones entre usuarios. 270 9. REFERENCIAS Aguado, G. G. y García, A. (2009). 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INDICE DE TABLAS Tabla 1 Definiciones de Comercio Social................................................................................ 55 Tabla 2 Estudios sobre el eWom en las redes sociales y comunidades de compras sociales .................................................................................................................................................. 94 Tabla 3 Estudios sobre el eWom visual en las redes sociales y comunidades de compras sociales .................................................................................................................................. 102 Tabla 4 Las ventajas y desventajas de la encuesta online ................................................... 163 Tabla 5 Operacionalización de las variables ......................................................................... 166 Tabla 6 Modelo de la escala utilizada en el cuestionario ..................................................... 168 Tabla 7 Edad de las usuarias encuestadas .......................................................................... 173 Tabla 8 Origen de las usuarias que participaron en la encuesta ......................................... 174 Tabla 9 Categorías de las usuarias de la comunidad Polyvore ........................................... 176 Tabla 10 P1.A. Realizo más contenido en Polyvore cuando indico que me gusta un artículo que he visto en otro sets ........................................................................................................ 178 Tabla 11 P1.B. Realizo más contenido en Polyvore cuando importo a través del botón clipper un artículo de moda que procede de una tienda online ............................................ 179 Tabla 12 P1.C. Realizo más contenido en Polyvore cuando realizo un sets ....................... 181 Tabla 13 P1.D. Realizo más contenido en Polyvore cuando indico que me gusta un sets . 182 Tabla 14 P1.E. Realizo más contenido en Polyvore cuando comento un sets de otro usuario ................................................................................................................................................ 183 Tabla 15 P.2. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda que figuran en los sets que tienen (más de 200) me gusta? ...................................................................................... 186 Tabla 16 P.3. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda de los sets que tienen (más de 200) comentarios positivos? .................................................................................... 187 Tabla 17 P.4. ¿Visitas las tiendas online de los sets que realizan los usuarios que tienen muchos seguidores? .............................................................................................................. 188 Tabla 18 P.5. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda que figuran en los sets seleccionados top sets por la Editorial Polyvore? ................................................................. 190 Tabla 19 P.6. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda que te gustan, aunque el sets no tenga mucho me gusta? ........................................................................................... 191 Tabla 20 P.7. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda que están presentes en la comunidad?............................................................................................................................ 193 Tabla 21 P.8. ¿Has deseado comprar algunos de los artículos de moda que figuran en los sets que tienen (más de 200) me gusta? .............................................................................. 194 Tabla 22 P.9. ¿Has deseado comprar algunos artículos de moda que figura en los sets que tienen (más de 200) comentarios positivos? ......................................................................... 196 294 Tabla 23 P.10. ¿Has deseado comprar algún artículo de moda que figura en los sets de los usuarios que tienen (más de 200) seguidores? .................................................................... 197 Tabla 24 P.11. ¿Has deseado comprar los artículos de moda que te gustan si estos tienen precios económicos? ............................................................................................................. 199 Tabla 25 P.12. ¿Has deseado comprar los artículos de moda de los sets que son seleccionados top sets por la editorial Polyvore? ................................................................. 200 Tabla 26 P.13. ¿Has seguido un enlace en Polyvore y comprado en uno de los siguientes portales Farfetch, Net-A-Porter, Yoox, LN-CC? .................................................................... 201 Tabla 27 P.14. ¿La venta de Polyvore a SSENSE le motivó a comprar algunas de las marcas que se encuentran en las siguientes plataformas: Farfetch, Net-A-Porter, Yoox, LN- CC? ........................................................................................................................................ 202 Tabla 28 P.15. Realizo eWom visual en Polyvore cuando indico “me gusta” en un artículo de moda que se encuentra en la comunidad ............................................................................. 204 Tabla 29 P.16. Realizo eWom visual cuando indico que "me gusta" el sets de otro usuario de Polyvore ............................................................................................................................ 205 Tabla 30 P.17. Realizo eWom visual cuando importo un artículo de moda desde una tienda online a Polyvore usando el botón clipper ............................................................................ 206 Tabla 31 P.18. Realizo eWom visual cuando indico "me gusta" un artículo de moda que se encuentra en la sección Editorial de Polyvore ...................................................................... 208 Tabla 32 Tabulación Cruzada Edad con Categoría .............................................................. 210 Tabla 33 Tabulación Cruzada Edad con Origen ................................................................... 211 Tabla 34 Tabulación Cruzada Edad con la pregunta 1.A ..................................................... 213 Tabla 35 Tabulación Cruzada Edad con la pregunta1.B ...................................................... 214 Tabla 36 Tabulación Cruzada edad con la pregunta1.C ...................................................... 215 Tabla 37 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 1.D ..................................................... 216 Tabla 38 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 1.E ..................................................... 217 Tabla 39 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 2 ......................................................... 218 Tabla 40 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 3 ......................................................... 219 Tabla 41 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 4 ......................................................... 220 Tabla 42 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 5 ......................................................... 221 Tabla 43 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 6 ......................................................... 222 Tabla 44 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 7 ......................................................... 223 Tabla 45 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 8 ......................................................... 224 Tabla 46 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 9 ......................................................... 225 Tabla 47 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 10 ....................................................... 227 Tabla 48 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 11 ....................................................... 228 Tabla 49 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 12 ....................................................... 229 295 Tabla 50 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 13 ....................................................... 230 Tabla 51 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 14 ....................................................... 231 Tabla 52 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 15 ....................................................... 232 Tabla 53 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 16 ....................................................... 233 Tabla 54 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 17 ....................................................... 234 Tabla 55 Tabulación Cruzada edad con la pregunta 18 ....................................................... 235 Tabla 56 Tabla cruzada edad con Origen2 ........................................................................... 237 Tabla 57 Tabla cruzada edad con Categoría ........................................................................ 238 Tabla 58 Pregunta significativa de la encuesta P.8 con la variable edad ............................ 239 Tabla 59 Pregunta significativa de la encuesta P.10 con la variable edad .......................... 240 Tabla 60 Pregunta significativa de la encuesta P.11 con la variable edad .......................... 241 Tabla 61 Tablas cruzadas con las preguntas significativas y la variable categoría ............. 243 Tabla 62 Tabla cruzada Origen2 con categoría .................................................................... 244 Tabla 63 Tablas cruzadas Categoría con Origen2 con corrección de Bonferroni ............... 245 Tabla 64 Correlaciones entre las variables agregadas por grupos de edad ........................ 246 296 11. INDICE DE FIGURAS Figura 1 Set realizado en Polyvore ......................................................................................... 67 Figura 2 Sets Red Bull Editions ............................................................................................... 69 Figura 3 Website de Stardoll. .................................................................................................. 74 Figura 4 Website de Chictopia ................................................................................................ 75 Figura 5 Website de Trendtation ............................................................................................. 76 Figura 6 Website de Lookbook.nu ........................................................................................... 78 Figura 7 Website de Trendme ................................................................................................. 80 Figura 8 Website de Urstyle .................................................................................................... 81 Figura 9 Ejemplo de EWom visual ........................................................................................ 105 Figura 10 Instagram de la Marca de Moda Oscar de la Renta ............................................. 109 Figura 11 Ejemplo de eWom visual publicado en Instagram................................................ 112 Figura 12 Promoción cruzada de Polyvore hacia Pinterest .................................................. 121 Figura 13 Uso de etiquetas en Polyvore ............................................................................... 124 Figura 14 Sets ganador del concurso Tendencia más destacada en el 2014 ..................... 127 Figura 15 Vizualización del número de visitas y seguidores en Polyvore ............................ 128 Figura 16 Descubrir, comprar y expresar tu estilo en Polyvore ............................................ 129 Figura 17 Infografía sobre Polyvore ...................................................................................... 131 Figura 18 Género de los usuarios de Polyvore ..................................................................... 133 Figura 19 Edad de los usuarios de Polyvore. ....................................................................... 133 Figura 20 Sets publicado en la sección Community Spotlight .............................................. 135 Figura 21 Sets publicado en la sección Member Spotlight ................................................... 137 Figura 22 Polyvore Style Insider............................................................................................ 140 Figura 23 Sets publicitando artículos para hombres ............................................................. 141 Figura 24 eWom visual al indicar “me gusta” en un artículo de un sets ............................... 142 Figura 25 Ejemplo de concurso y grupo en Polyvore ........................................................... 146 Figura 26 Concurso organizado por Polyvore ....................................................................... 148 Figura 27 Caso Golestaneh en Polyvore .............................................................................. 150 Figura 28 Instagram Golestaneh 2021 ................................................................................. 151 Figura 29 Origen de las usuarias de la muestra analizada .................................................. 175 Figura 30 Categoría de las usuarias de la muestra analizada ............................................. 177 Figura 31 P1.A. Realizo más contenido en Polyvore cuando indico “me gusta” en un artículo que he visto en otro sets ........................................................................................................ 178 Figura 32 P1.B. Realizo más contenido en Polyvore cuando importo a través del botón clipper un artículo de moda que procede de una tienda online ............................................ 180 Figura 33 P1.C. Realizo más contenido en Polyvore cuando realizo un sets ...................... 181 297 Figura 34 P1.D. Realizo más contenido en Polyvore cuando indico que me gusta un sets 182 Figura 35 P1.E. Realizo más contenido en Polyvore cuando comento un sets de otro usuario ................................................................................................................................................ 183 Figura 36 Ejemplo de sets en Polyvore................................................................................. 185 Figura 37 P.2. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda que figuran en los sets que tienen (más de 200) me gusta? ...................................................................................... 186 Figura 38 P.3. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda de los sets que tienen (más de 200) comentarios positivos? .................................................................................... 187 Figura 39 P.4. ¿Visitas las tiendas online de los sets que realizan los usuarios que tienen más de 200 seguidores? ....................................................................................................... 189 Figura 40 P.5. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda que figuran en los sets que seleccionados top sets por la Editorial Polyvore?.......................................................... 190 Figura 41 P.6. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda que te gustan, aunque ................................................................................................................................................ 192 Figura 42 P.7. ¿Visitas las tiendas online de los artículos de moda que están presentes .. 193 Figura 43 P.8. ¿Has deseado comprar algunos de los artículos de moda que figuran en los sets que tienen (más de 200) me gusta? .............................................................................. 194 Figura 44 P.9. ¿Has deseado comprar algunos artículos de moda que figuran en los sets que tienen (más de 200) comentarios positivos? ................................................................. 196 Figura 45 P. 10. ¿Has deseado comprar algún artículo de moda que figura en los sets de los usuarios que tienen (más de 200) seguidores? .................................................................... 198 Figura 46 P.11. ¿Has deseado comprar los artículos de moda te me gustan si estos tienen precios económicos? ............................................................................................................. 199 Figura 47 P.12. ¿Has deseado comprar los artículos de moda de los sets que son seleccionados top sets por la editorial Polyvore? ................................................................. 200 Figura 48 P. 13. ¿Has seguido un enlace en Polyvore y comprado en uno de los siguientes portales Farfetch, Net-A-Porter, Yoox, LN-CC? .................................................................... 202 Figura 49 P.14. ¿La venta de Polyvore a SSENSE le motivó a comprar algunas de las marcas que se encuentran en las siguientes plataformas: Farfetch, Net-A-Porter,Yoox, LN- CC? ........................................................................................................................................ 203 Figura 50 P.15 Realizo eWom visual en Polyvore cuando indico “me gusta” en un artículo de moda que se encuentra en la comunidad ............................................................................. 205 Figura 51 P.16. Realizo eWom visual cuando indico que "me gusta" el sets de otro usuario de Polyvore ............................................................................................................................ 206 Figura 52 P.17. Realizo eWom visual cuando importo un artículo de moda desde una ..... 206 Figura 53 P. 18- Realizo eWom visual cuando indico "me gusta" un artículo de moda que se encuentra en la sección Editorial de Polyvore ...................................................................... 208 298 12. MODELO DE CUESTIONARIO APLICADO Dear participant: My name is Zayda Rodríguez. I am a doctorate student at Complutense University in Madrid in the department of Advertising and Audiovisual Communication. I’m currently working on my thesis about “Visual Electronic Word of Mouth in user- generated content and its influence in the intention to buy. Study applied to the Polyvore social shopping community. I would like to have your opinions; your valuable input will help me finish my research into this interesting, current topic. Please answer the following survey which will only take about 10 minutes and will provide me with valuable information. This survey is completely anonymous and no person information will be shared externally. If you have any questions about the survey, don’t hesitate to contact me at zayda.rodriguez.placencio@gmail.com. Thanks for your participation! mailto:zayda.rodriguez.placencio@gmail.com 299 General Information Please answer the following demographic questions: Age: □ 15 to 29 □ 30 to 39 □ 40 to 49 □ +50 Sexo □M □ F Place of Origin: ______________ Category: □Style Spotter □Style Setter □Style Icon User generation content Polyvore is a social shopping community where users can discover, share, and buy products online. This social shopping community is characterized by the users’ ability to create profiles, create sets, and follow and comment on other users’ posts. This social community. These actions are defined in marketing as user-generated content (UGC). In the following survey questions choose the option that most applies to your experience. 1. When would you say you create the most content on Polyvore? A- When you “like” an article you’ve seen in another set Strongly Disagree Disagree Unsure Agree Strongly Agree B- When I import a fashion item from an online store using the clipper button Strongly Disagree Disagree Unsure Agree Strongly Agree 300 C- When you create a set Strongly Disagree Disagree Unsure Agree Strongly Agree D- When you “like” a set Strongly Disagree Disagree Unsure Agree Strongly Agree E- When you comment on another user’s set Strongly Disagree Disagree Unsure Agree Strongly Agree Visit to online store The following image displays a sets created by a Polyvore user. Included in the image are hashtags, user comments, and likes. Also, when you scroll over different elements information about the brand, price, and where an item can be purchased is revealed. All articles can be bought by following the link which takes the user to the online store of the selected brand. This function allows users to purchase articles directly from the community. Imagine that you like an article you’ve seen in another sets in the community. Please choose the answer that best represents your opinion in each of the following scenarios Ejemplo Set en Polyvore Fuente: Polyvore 2018 301 2. Do you visit online stores of fashion articles found in set that have many (more than 200) “likes”? Never Rarely Sometimes Often Always 2. Do you visit online stores of fashion articles found in sets that have many (more than 200) positive commentaries? Never Rarely Sometimes Often Always 4. Do you visit the online stores of fashion articles found in set created by users that have many (more than 200) followers? Never Rarely Sometimes Often Always 5. Do you visit online stores of fashion articles found in set selected as Top Sets by the Polyvore Editorial? Never Rarely Sometimes Often Always 6. Do you visit online stores of fashion articles you like even if the set they’re found in don’t have many (more than 200) likes? Never Rarely Sometimes Often Always 7. Do you visit online stores of any fashion items found in the community? Never Rarely Sometimes Often Always 302 Intención de compra Intent to buy refers to the subjective judgement of consumers, which is decided after researching the best way to purchase said product. Intent to buy implies a level of perceived conviction by a client to purchase a specific product or service. When a client searches the Polyvore community and finds positive comments, the client’s intent to buy. Similarly, if the comments are negative, the intent to buy diminishes. In reference to this: Imagine that you like an article found in a sets that you’ve that you’ve seen in the community. Please choose the answer that best represents your opinion in the following scenarios. 8. Have you wanted to buy fashion articles found in set that have many (more than 200) “like”? Never Rarely Sometimes Often Always 9. Have you wanted to buy fashion articles found in set that have many (more than 200) positive comments? Never Rarely Sometimes Often Always 10. Have you wanted to buy fashion articles found in set created by users that have many (more than 200) followers? Never Rarely Sometimes Often Always 11. Have you wanted to buy fashion articles that you like because they are reasonably priced? Never Rarely Sometimes Often Always 303 12. Have you wanted to buy fashion articles found in set that were chosen as Top Sets by the Polyvore Editorial? Never Rarely Sometimes Often Always 13- Have you followed a link on Polyvore and bought from one of the following luxury shopping sites: Farfetch, Net-A-Porter, Yoox, LN-CC? Never Rarely Sometimes Often Always 14- Polyvore’s sale to SSENSE has motivated you to buy one of the brands found on the following platforms: Farfetch Net-A-Porter, Yoox, and LN-CC Never Rarely Sometimes Often Always The concept of electronic word of mouth, also known as eWom, helps consumers make decisions about online shopping. With the emergence of social networks like Pinterest, Instagram, and social shopping communities like Polyvore, where the majority of the information is visual, came the emergence of visual eWom. Visual eWom is produced thanks to the visual information shared by users. Please choose the answer that best represents your opinion in each of the following scenarios 15. You use visual eWom on Polyvore when you “like” a fashion article found in the community. Strongly Disagree Disagree Unsure Agree Strongly Agree 16. You use visual eWom when you “like” another user’s sets on Polyvore. 304 13. GLOSARIO Enlaces (links): Conexiones que posee un documento de la web (escrito en HTML). Un enlace puede apuntar a referencias en el mismo documento, en otro documento en el mismo site; también a otro site, a un gráfico, vídeo o sonido. Puede presentarse en forma de texto o imagen. Comercio electrónico (E-commerce): Intercambio de bienes y servicios realizado a través de las tecnologías de la información y las comunicaciones, habitualmente con el soporte de plataformas y protocolos estandarizados. Comercio social (Social Commerce): El comercio social es un subconjunto del comercio electrónico, en él los usuarios comparten sus experiencias y opiniones sobre un producto o servicio, lo que influye en el desarrollo de la confianza otros usuarios. Comunidades de compra social (social shopping Communities): Es un modelo de negocio del comercio electrónico que combina las redes sociales y la compra. En ellas los clientes pueden compartir sus experiencias personales sobre un producto. Concursos en Polyvore: eran realizados por las marcas, Polyvore y los usuarios generalmente bajo un tema determinado. Motivaba la gamificación en la red. Para poder participar en un concurso, el usuario debía unirse al grupo que lo organizaba. Consumidor: Se define como consumidor aquel sujeto individual, que adquiere o utiliza para su consumo o uso personal o familiar, los bienes y servicios ofrecidos en el mercado el mercado por los agentes económicos que concurren a éste con carácter profesional. Contenido generado por el usuario (user generanted content): Engloba todos aquellos formatos de contenidos, disponibles a través de redes sociales y plataformas online, creados y distribuidos por uno o varios individuos no profesionales. Etiqueta (tag): Código marcador de estructura de lenguaje HTML utilizado para estructurar las páginas de la web. Etiquetado social: El etiquetado social también conocido como hashtag consistente en compartir palabras claves definidas por los usuarios de un sistema de información. Se está planteando como un método popular para la organización de la información en Internet. 305 EWom (Electronic Word of Mouth): Cualquier declaración positiva o negativa realizada por clientes potenciales, actuales o anteriores sobre un producto o compañía, esta información está disponible para una multitud de personas e instituciones a través de Internet. eWom visual (Electronic Word of Mouth visual): Es la creación, intercambio y consumo de modo generalizado de imágenes relacionadas con la marca en Internet por parte de los usuarios. Para ser considerado eWom visual más del 70% del mensaje debe ser visual. Gamificación: Es la aplicación de recursos propios de los juegos (diseños, dinámicas, elementos, etc.) en contextos no lúdicos, con el fin de modificar los comportamientos de los individuos, actuando sobre su motivación, para la consecución de objetivos concretos. Grupos en Polyvore: Conjunto de personas con intereses comunes que exploran temas y participan en actividades creativas, por ejemplo concursos. Intención de compra: Se refiere al juicio subjetivo de los consumidores, éste se refleja después realizar la evaluación para comprar un producto o servicio. Se utiliza para conocer la probabilidad de que un cliente actúe de una determinada manera o compre un artículo o servicio. Meetup es un sitio que permite a las personas reunirse. Se ha vuelto extremadamente popular en los últimos años, llegando a más de 32 millones de miembros. Estos miembros están organizados en diferentes grupos, en función de sus intereses. Polyvore: es un sitio web de compras e intercambio de imágenes sociales, impulsado por una comunidad de personas amantes de la moda. Red social: Es un lugar en la Web cuya finalidad es permitir a los usuarios relacionarse, comunicarse y compartir contenido y crear comunidades, como una herramienta de democratización de las informaciones que transforma a las personas en receptores y en productores de contenidos. Sets: conjunto creado por un editor simple que permitía crear collages de cualquier imagen disponible en Polyvore. Style Analytics: Era una herramienta utilizada por Polyvore para proporcionar diversos datos sobre una marca. 306 Usuario: Persona que recibe información y/o utiliza los servicios que le son ofrecidos a través de Internet. Web 2.0: El término web 2.0 o web social comprende aquellos sitios web que facilitan el compartir información, la interoperabilidad, el diseño centrado en el usuario y la colaboración en la World Wide Web. Wom (Word of Mouth) también conocido como publicidad de boca a boca, es usado como un tipo de publicidad efectiva en la cual no se necesita realizar grandes inversiones ni las habituales contrataciones que requieren los medios masivos. 307 14. ANEXOS 1. Videos de dos Meetup de Polyvore Fuente: YouTube Nota: Visitar el siguiente enlace para visualizar el video. https://www.youtube.com/watch?v=jw7dteF6P-w https://www.youtube.com/watch?v=jw7dteF6P-w 308 Fuente: YouTube Nota: Visitar el siguiente enlace para visualizar el video. https://www.youtube.com/watch?v=jx0fSh5-NVM https://www.youtube.com/watch?v=jx0fSh5-NVM 309 2. Estrategias de marketing a utilizar en las comunidades de compra del sector de la moda para mejorar el eWom visual e influir en la intención de compra A. Habilitar una sección dentro de la página web oficial de la marca donde el usuario pueda crear eWom (reseñas) y eWom visual (set y style de moda), compartiendo su experiencia de compra con sus fotos personales y los artículos de la marca. 1. Sección habilitada para que los usuarios puedan utilizar los artículos en la creación de set o style de moda 2. Generación de eWom visual con la creación de set o style creado por el cliente 3. Generación de eWom a través de reseñas que escriben los clientes en la web debajo del set 310 B. Crear acuerdos de colaboración con otras marcas que no sean competencia directa para que los miembros importen nuevos productos desde una web a otra, desarrollándose así un negocio colaborativo y que estos sean utilizados en la creación de eWom visual por medio de la publicación de set o style de moda 311 C. Otorgar un papel protagonista al cliente para que motive a otros clientes a participar en la creación de eWom visual Ponemos como ejemplo una empresa de cosmética que motive a las maquilladoras que compran sus productos para que éstas a su vez motiven a sus clientas a publicar en la sección de su página, web destinada a la creación de sets, sus fotos de como lucen sus maquillajes a través de la publicación de un set. Se les puedes incentivar por medio de la gamificación y/o concursos para que estas clientas o consumidoras se sientan interesadas en crear, publicar y compartir estos sets en otras redes sociales creando el efecto eWom visual, acompañado de una reseña que se traduce en eWom. Tesis Zayda Rodríguez Placencio PORTADA ÍNDICE RESUMEN ABSTRACT INTRODUCCIÓN CAPÍTULO 1: ESTADO DE LA CUESTIÓN CAPÍTULO 2: METODOLOGÍA CAPÍTULO 3: ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS CAPÍTULO 4: CONTRATACIÓN DE LAS HIPÓTESIS CAPÍTULO 5: DISCUSIÓN 6. CONCLUSIONES 7. LIMITACIONES DE LA INVESTIGACIÓN 8. POSIBLES LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN FUTURAS 9. REFERENCIAS 10. INDICE DE TABLAS 11. INDICE DE FIGURAS 12. MODELO DE CUESTIONARIO APLICADO 13. GLOSARIO 14. ANEXOS