Revista Latina de Comunicación Social. ISSN 1138-5820
La intención de compra y la respuesta negativa hacia la influencia en Instagram: el efecto de la interacción y la motivación
Purchase intention and negative response towards influence on Instagram: the effect of interaction and motivation
Yezid Alfonso Cancino-Gómez
Universidad ECCI. Colombia.
Gerson Jaquin Cristancho-Triana
Universidad ECCI. Colombia.
Sandra Patricia Caviedes-Caviedes
Universidad ECCI. Colombia.
Cómo citar este artículo / Referencia normalizada:
Cancino-Gómez, Yezid; Cristancho-Triana, Gerson Jaquin y Caviedes-Caviedes, Sandra Patricia (2025). La intención de compra y la respuesta negativa hacia la influencia en Instagram: el efecto de la interacción y la motivación [Purchase intention and negative response towards influence on Instagram: The effect of interaction and motivation]. Revista Latina de Comunicación Social, 83, 1-20. https://www.doi.org/10.4185/RLCS-2025-2363
Fecha de Recepción: 18/10/2024
Fecha de Aceptación: 17/12/2024
Fecha de Publicación: 14/02/2025
RESUMEN
Introducción: El estudio se centró en determinar si las actividades de los usuarios en Instagram influyen en su intención de compra en la plataforma y cómo la intención está relacionada con la formación de preferencias o desconfianza hacia los influencer debido a su impacto en la decisión de compra. Metodología: Para desarrollar este objetivo se ejecutó una investigación cuantitativa transversal en la que participaron 385 hombres y 648 mujeres con cuenta en Instagram. Resultados: Se aceptan siete hipótesis y se rechazan cuatro, en relación a los efectos indirectos se observan dos mediaciones completas y una parcial. Discusión: La intención de compra es afectada por la interacción en redes sociales y la respuesta negativa hacia la influencia está determinada por la desconfianza y la interacción en la plataforma. Se demostró que la interacción de los usuarios influye en la intención de compra. La interacción e influencia en la compra es afectada por respuestas negativas hacia la influencia y, la motivación hacia el contenido y la influencia en la intención de compra es mediada por la respuesta negativa hacia la influencia y la desconfianza. Conclusiones: los usuarios de Instagram muestran un comportamiento complejo debido a que la interacción es el único factor que influye directamente en la intención de compra cuando esta es inducida por influencers y los motivos de uso no están directamente relacionados con la intención de compra, pero se presenta cuando hay una respuesta negativa hacia la influencia. Esto sugiere que la conducta de los colombianos es osada al estar dispuestos a asumir riesgos en sus compras en la plataforma superando la falta de credibilidad o la desconfianza hacia influencer pagados para promover una marca demuestran un comportamiento reflexivo e impulsivo simultáneo.
Palabras clave: Marketing de influencia; desconfianza con el influencer; intención de compra; redes sociales; marketing digital.
Introduction: The study focused on determining whether users' activities on Instagram influence their purchase intention on the platform and how intention is related to the formation of preferences or distrust towards influencers due to their impact on the purchase decision. Methodology: a cross-sectional quantitative investigation was carried out in which 385 men and 648 women with an Instagram account participated. Results: 7 hypotheses are accepted and 4 are rejected. In relation to the indirect effects, two complete mediations and one partial mediation are observed. Discussion: It is evident that purchase intention is affected by interaction on social networks and the negative response towards influence is determined by distrust and interaction on the platform. It was shown that user interaction influences purchase intention. The interaction and influence in the purchase is affected by negative responses towards the influences and, the motivation towards the content and the influence on the purchase intention is mediated by the negative response towards the influences and distrust. Conclusions: Instagram users show complex behavior because interaction is the only factor that directly influences purchase intention when it is induced by influencers and the reasons for use are not directly related to purchase intention, but It occurs when there is a negative response towards influence. This suggests that Colombians are willing to take risks in their purchases on the platform, overcoming the lack of credibility or distrust of influencers paid to promote a brand.
Keywords: Influence Marketing; distrust toward influencer; purchase intention; social networks; digital marketing.
1. INTRODUCCIÓN
Mediante el marketing de influencers se incentiva a los creadores de contenido a que involucren a sus seguidores de las redes sociales en la promoción y consumo de productos y servicios de diferentes marcas (Leung et al., 2022), es una de las tendencias más relevantes dentro de las redes sociales (Dueñas et al., 2020), que consiste en crear y difundir contenido en beneficio de una marca que ha encontrado en las redes sociales el campo de actuación idóneo para su difusión (Ortiz y Pérez-Curiel, 2018) y que a través de los influencers busca atraer a un público objetivo en común, siendo una de las estrategias más eficaces y menos intrusivas de la mercadotecnia actual (Ortiz y Pérez-Curiel, 2018). De esta forma, el marketing de influencers ha sido utilizado como estrategia de engagement con diferentes audiencias (García et al., 2021), convirtiéndose en una táctica de relevancia para generar confianza (Lou y Yuan, 2019; Kim y Kim, 2021) dentro de las diferentes comunidades digitales, así como en las conversaciones de la marca (Leung et al., 2022), constituyéndose en un componente estratégico del marketing de relación a través de “vínculos de colaboración” de marcas, con líderes de opinión y “influencers” (Nuñez et al., 2021) que al ser visibles por sus contenidos audiovisuales, pueden ser un método de provocación a la compra.
El uso de influencers, instagramers, youtubers, bloggers, twitters, etc., se ha convertido en una de las formas más novedosas de condicionar las decisiones de compra a través de la confianza y credibilidad que estos individuos generan en los consumidores potenciales a través de la creación de contenido de alta calidad, sin costos excesivos para las marcas (Yetimoğlu y Uğurlu, 2020). El marketing de influencer tiene implicaciones en aprovechar la confianza y el vínculo que estos, han establecido con sus seguidores para expandir el alcance e impacto de las marcas en las redes sociales (Childers et al., 2018) al crear una intermediación comunicacional con una comunidad digital (Zeljko et al., 2018).
La investigación sobre el efecto del influencer en la intención de compra de los usuarios de redes sociales ha sido amplia (Ki y Kim, 2019; Vrontis et al., 2021; Masuda et al., 2022; Martín et al., 2022; Rivera 2022), y se centra en conocer la relación entre el comportamiento de compra de los usuarios de las redes sociales con las actividades realizadas por los influencers hacia una marca, debido a que sus acciones desarrollan un discurso de respaldo hacia marcas, productos y servicios, constituyéndose así en soporte publicitario relevante para construir relaciones con los clientes (Jin et al. 2019; Chopra et al., 2021), y a la vez por su alcance en audiencias dispersas garantiza una comunicación focalizada tanto en la promoción del producto, en la respuesta directa y bidireccional hacia los seguidores afines y potenciales de Instagram (Sanz et al., 2020), siendo estas recomendaciones estímulos que afectan directa o indirectamente las intenciones de compra (Aragoncillo y Orus, 2018).
La evidencia respalda el efecto positivo que tiene el influencer en la intención de compra, sin embargo, el que los espectadores reconozcan la relevancia de la publicidad en el contenido del influencer puede actuar en sentido contrario como consecuencia de un sentimiento de decepción (Boerman, 2017; Lee y Kim, 2020), esta reacción negativa también se manifiesta con la comparación física y social que pueden experimentar las mujeres en especial en medios como Instagram que se centran en el uso de imágenes (Engeln et al., 2020). De esta manera se presenta una actitud ambivalente hacia los influencers frente a las intenciones y comportamientos de los usuarios (Corner y Sparks, 2002), pero estas actitudes a la vez pueden cambiar o intercambiarse (Wilson et al., 2000) y que, en todo caso genera un conflicto cognitivo y actitudinal por las evaluaciones opuestas generadas por sus seguidores (van Harreveld et al., 2015).
1.1. Motivos de uso de las redes sociales, la intención de compra y la desconfianza hacia el influencer
Los usuarios de redes sociales acceden a estas plataformas por diversos motivos, se destacan principalmente mantener relaciones y compañía especialmente en las generaciones Y y Z (Paunoska, 2020; Bowden-Green et al., 2021; Lee et al., 2023) mediante actividades como la de seguir amigos (Lup et al., 2015), búsqueda de información, la interacción, actualización (Paunoska, 2020), pasar el tiempo y descubrir información sobre los intereses de otros usuarios (Banerjee et al., 2009).
Diversos motivos, como las búsquedas multipropósito, se relacionan con las respuestas de los usuarios (Lee et al., 2023), ya que el consumo de contenidos de las redes sociales puede desarrollar interacciones genuinas entre la marca y el usuario (Izogo y Mpinganjira, 2024), este comportamiento es más notorio en la generación Z, quienes responden de manera positiva a las estrategias “call to action” (Mude, y Undale, 2023), y se ha encontrado una relación positiva entre los motivos de uso de la red social y su influencia en la intención de compra (Pant et al., 2023).
Otra perspectiva respecto a los motivos es la respuesta negativa que puede generar la desconfianza hacia la fuente de información o contenido, dado que la cobertura mediática del influencer con una marca puede ser percibida como hostil y a la vez como una fuente de influencia negativa hacia los demás usuarios (Tsfati y Cohen, 2013). De esta forma, la confianza se genera por la relación parasocial, entendida como el grado de similaridad y atractivo del influencer con una audiencia (Ki et al., 2023), por lo tanto, la carencia de similitud o atractivo afectaría negativamente la confianza hacía él.
Los anteriores aspectos podrían llegar a desarrollar comportamientos de sesgo de asimilación, cuando los motivos de uso de la red social se contrastan con los contenidos de un influencer sobre el que no se tiene confianza, debido a que las personas buscan contenido confiable que obedezca a sus propios intereses. Esta situación se evidenciado en las comunicaciones de responsabilidad social empresarial que no logran una mayor preocupación ambiental por parte del público (Leeuwerden, 2021), así como en servicios de salud, donde experiencia la negativa de los usuarios influye en la desconfianza médica (Williamson y Prinks, 2023), siendo esta mayor cuando el contenido no se percibe como auténtico, debido a el patrocinio de las marcas (Steils et al., 2022).
1.2. La interacción en redes sociales, la intención de compra y los influencers
El papel de los influencers en la orientación de sus seguidores en sus percepciones y acciones puede ser uno de los factores que explica el proceso de influencia a partir del patrón subyacente de necesidad que un seguidor puede experimentar, a partir de la dependencia de información y la necesidad de encontrar fuentes en línea que les proporcionen información útil y confiable que puedan apoyar su toma de decisiones (Bao y Chang, 2014; Hsu et al., 2013). Esta interacción se sustenta en que los influencers brindan un contenido útil a sus seguidores (Bentley et al., 2021), y a la vez estos otorgan credibilidad, mejorando así su percepción y actitud hacia este, por lo que aumenta la probabilidad de seguir mirando dicho contenido e influenciar sus intenciones de compra (Ibáñez-Sánchez et al., 2022; Lee et al., 2022).
Los influencers actúan como intermediarios de la información que buscan o reciben los consumidores, que a la vez al filtrar y divulgar un mensaje a otras personas, aumenta el potencial de influencia sobre estas (Bao y Chang, 2014; Magno, 2017; Uzunoğlu y Kip, 2014), por tal razón es clave que las acciones de marketing en redes sociales, involucren a personas influyentes para disuadir, mejorar la interacción, agregar valor, y aumentar el impacto de la marca en clientes potenciales (Ananda et al., 2016). Al ser un influencer un promotor de marcas (Castelló y del Pino, 2015) la interacción social en las publicaciones patrocinadas aumenta (Hughes et al., 2019; Rodríguez y García, 2022) en modo de likes, crecimiento de seguidores, visualizaciones y en recomendación de contenido (Feijoo y Sádaba, 2022).
Para la generación Z, las redes sociales son su medio preferido de comunicación e información, sin embargo, ha aumentado el grado de desconfianza hacia estas debido a las noticias falsas, cuentas falsas y contenido carente de credibilidad al ser contrastado con la realidad (Childers y Boatwright, 2021; Pérez-Escoda y Esteban, 2021), este efecto también ha sido ampliado al contenido de influencers por la excesiva presencia de mensajes publicitarios y patrocinados (Cristancho et al., 2022; Rubio-Romero y Barón-Dulce, 2019). Razón por la cual, para las marcas, la percepción del usuario puede ser negativa al recurrir a un influencer en situaciones de crisis corporativas (Singh et al., 2020) dada la imagen de manipulación que puede generar su intervención y en consecuencia afectan negativamente la intención de compra cuando se perciben motivos de respaldo comercial (Aw y Chuah, 2021).
1.3. La preferencia hacia el influencer, la desconfianza e influencia en la intención de compra
El proceso de influencia ocurre porque los líderes de opinión sirven como modelo a través de los cuales las personas o consumidores aprenden y desarrollan creencias, actitudes y comportamientos a partir de la información y acciones observadas (Bandura, 1977), los seguidores obtienen un conocimiento decisivo de las marcas que usan los influencers, recibiendo información clave para crear sus juicios personales en los procesos de compra, donde el éxito de las campañas de marketing de influencia reside en la enorme confianza que depositan los seguidores sobre estos (García et al., 2021).
El atractivo de la fuente y la identificación con el producto son aspectos relacionados con la actitud hacia el influencer lo que también se relaciona con la intención de compra (Lim et al., 2017), en ese sentido, tanto Childers et al., 2018 como Lou y Yuan, (2019) indican que la creencia en el influencer ejerce un poder de persuasión hacia los consumidores, incitando la compra de marcas respaldadas por el creador de contenido, es así como la autenticidad, el conocimiento, la experiencia y el poder potencial de influencia le otorgan una designación de líder de opinión (Childers et al., 2018; Li y Du, 2011; Uzunoğlu y Kip, 2014), una condición que se incrementa en cuanto mayor es su popularidad, por tanto, afecta las actitudes hacia la marca y el comportamiento de compra de los seguidores (De Veirman et al., 2017; Djafarova y Rushworth, 2017).
La preferencia hacia un influencer se basa en el tipo de contenido que genera, la confianza, y la experiencia (Phung y Qin, 2018), esta preferencia de un usuario hacia un influencer puede formarse a partir de la percepción del atractivo de la fuente de contenido, esto genera una conexión de identificación con las creencias y comportamientos del influencer (Belch y Belch, 2004) aunque la preferencia es mayor cuando el contenido es relativa a la vida de los seguidores (Vidani et al., 2023), sin embargo, para Zahrah et al. (2022) no es evidente un efecto entre el escepticismo publicitario y la preferencia hacia los mensajes divulgados aunque sí existe cada vez mayor desconfianza en la publicidad paga de los productos promovidos por los influencers (Heatherington, 2018, citado por Ali, 2022).
La desconfianza aporta a la propagación de opiniones afectando la relación emocional de los individuos y la toma de decisiones finales de los usuarios (Wu et al., 2017), por lo tanto, la desconfianza, es un elemento relevante de las relaciones sociales, siendo crucial en las redes sociales, ya que está involucrada con el contenido y las interacciones generados por los usuarios. (Chen y Zhou, 2024). La desconfianza tiene un papel más significativo que la confianza (Kunnel y Quandt, 2016) de allí la importancia de medir la propagación de la desconfianza entre otros aspectos (Li et al., 2021; Zhou et al., 2022) que permitan obtener una caracterización del fenómeno.
1.4. La respuesta negativa hacia la influencia
La manera en que un producto y/o servicio se ubica y se presenta a través de un influencer como medio, afecta la percepción, la actitud y la efectividad del mensaje (Gill et al., 1988), por esto el conocer las actitudes de las audiencias de las redes sociales frente a los contenidos digitales de los influencer, pueden ser determinantes en el desarrollo de conductas de consumo propias dadas por la afinidad de gustos, intereses o estilos de vida con quienes representan la marca y sus valores. Si bien se reconoce que los usuarios son susceptibles a las indicaciones de su influencer de preferencia (Colliander y Dahlén, 2011), los usuarios generan sus propias opiniones tanto positivas como negativas y manifiestan dichas actitudes mediante reseñas o comentarios negativos en los medios digitales que en ocasiones involucran a las marcas en algún momento.
Estas interacciones online generadas con críticas negativas hacia sus productos y/o servicios son de naturaleza pública al estar disponibles en línea y tiene efectos en la formación de opiniones negativas, que hacen que los clientes potenciales al leer estas quejas influye en la toma de decisiones de compra, haciendo que la respuesta sea negativa (Mudambi y Schuff, 2010; Schaefers y Schamari, 2015, Standifird, 2001), también se ha observado en macro-influencers una respuesta de compra negativa cuando el contenido genera la idea de falsedad (Fainmesser y Galeotti, 2019).
2. OBJETIVOS
De acuerdo con lo anterior, y para el desarrollo de la presente investigación se establecen 3 objetivos y sus correspondientes hipótesis. El primer objetivo es identificar si la motivación hacia el uso de las redes sociales ejerce una influencia de preferencia o desconfianza hacia el influencer en la intención de compra productos y servicios promovidos en la red social Instagram. Este objetivo lleva a plantear 3 hipótesis:
H1a: La motivación hacia el uso de las redes sociales influencian la preferencia hacia el influencer por el contenido.
H1b: La motivación hacia el uso de las redes sociales influencian la desconfianza hacia el influencer.
H1c: La motivación hacia el uso de las redes sociales influencian la intención de compra.
El segundo objetivo busca conocer si la interacción en redes sociales ejerce una influencia de preferencia o desconfianza hacia el influencer en la intención de compra productos y servicios promovidos en la red social Instagram. Este objetivo lleva a plantear cuatro hipótesis:
H2a: La interacción en las redes sociales influencian la preferencia hacia el influencer.
H2b: La interacción en las redes sociales influencian la desconfianza hacia el influencer.
H2c: La interacción en las redes sociales influencian la intención de compra.
H2d: La interacción en las redes sociales influencian la respuesta negativa hacia la influencia
El tercer objetivo es analizar si la preferencia o desconfianza hacia el influencer incide tanto en la intención de compra o en una respuesta negativa en referencia a los productos y servicios promovidos en la red social Instagram. Este objetivo lleva a plantear 4 hipótesis:
H3a: La preferencia hacia el influencer se relaciona con la desconfianza hacia el influencer.
H3b: La preferencia hacia el influencer afecta la intención de compra.
H4: La desconfianza hacia el influencer afecta la respuesta negativa hacia la influencia.
H5: La respuesta negativa hacia la influencia afecta negativamente la intención de compra
En la figura 1, se detalla el modelo teórico propuesto con las variables mencionadas y sus posibles relaciones, esto con el fin de poder analizar su efectividad en el contexto de la red social Instagram.
Figura 1. Modelo teórico propuesto.
Fuente: Elaboración propia.
3. METODOLOGÍA
Este estudio se abordó con enfoque cuantitativo y de alcance descriptivo dado que se pretenden conocer tanto las interacciones y efectos la motivación e interacción en redes sociales con las preferencias en el contenido de influencers con la desconfianza y la intención de compra. Por lo tanto, se propone validar el modelo propuesto y las hipótesis a través de un modelo causal.
3.1. Muestra e instrumento
Como grupo objetivo se tuvo en cuenta a hombres y mujeres mayores de 18 años con cuentas activas en redes sociales en específico en Instagram y que a la vez hayan manifestado haber realizado compras de productos promovidos en las redes sociales en Colombia. A partir de un diseño muestral probabilístico, se estimó la muestra, para el criterio del total de la población se tomó como referencia la proyección de población de hombres y mujeres mayores de 18 años por parte del Departamento Nacional de Estadística – DANE (2023) para la ciudad de Bogotá, que corresponde a 6.196.825, para nivel de confianza se usó el 95% y de error el 5%, obteniendo una muestra mínima de 385 sujetos, sin embargo, se logró obtener una participación final de 385 hombres y 648 mujeres, para un total de 1032.
Como instrumento de recolección de información, se usó un cuestionario en formato digital, el cual se divide en tres partes, la primera consta de la presentación donde se indica el manejo de datos de uso personales, garantizando que estos serán solo para el uso de esta investigación. La segunda parte, se compone de 4 ítems (género, edad, ocupación y formación académica) con respuesta de tipo nominal, la última parte corresponde a 34 ítems con respuesta Likert de 5 puntos (1= totalmente en desacuerdo, 5= totalmente de acuerdo), las cuales agrupan las 6 dimensiones de análisis propuestas en el modelo teórico. La escala de motivación hacia el uso de redes sociales se ha adaptado de Ghaisani et al. (2017) y Kircaburum et al. (2020), la escala de interacción se adaptó de Ghaisani et al. (2017). Las escalas relacionadas con preferencia al contenido del influencer, desconfianza hacia el influencer y respuesta negativa se adaptaron de Suescun (2022) para establecer el efecto que tienen los influencer en el comportamiento de compra en una red social. Por último, la escala de influencia en la intención de compra se adaptó de (Abreu, 2019; Kumar, 2011; Lal y Sharna, 2021). Cada una de las escalas utilizadas se pueden observar en la tabla 1.
Tabla 1. Ítems por dimensión y autores
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Dimensión |
Ítem |
Variable |
|
Motivación hacia el uso de redes sociales (MRS) |
Mi motivación para usar las redes sociales es para ver contenido de mi preferencia |
V1 |
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Mi motivación para usar las redes sociales es porque es un medio de comunicación |
V2 |
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Mi motivación para usar las redes sociales es para estar informado |
V3 |
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Mi motivación para usar las redes sociales es por fines sociales |
V4 |
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Interacción en redes sociales (IRS) |
Uso las redes sociales para mostrar publicaciones e interactuar con mi circulo |
V5 |
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Uso las redes sociales para generar interacción con las cuentas que sigo y me siguen |
V6 |
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Uso las redes sociales para Subir Fotos |
V7 |
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Uso las redes sociales para Subir Videos |
V8 |
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Uso las redes sociales para para re-publicar contenido de las personas a las que sigo |
V9 |
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Preferencia al influencer por el contenido en Redes Sociales (PI) |
Prefiero el influencer que crea contenido educativo |
V10 |
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Prefiero el influencer que enseña idiomas |
V11 |
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Prefiero el influencer que crea contenido para concientizar acerca del medio ambiente |
V12 |
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Prefiero el influencer que promociona actividades de ocio, turismo y diversión |
V13 |
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Prefiero el influencer que transmite arte (música, tatuajes, bailes, dibujo, fotografía, pintura, etc.) |
V14 |
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Desconfianza hacia el influencer (DI) |
No confío en los influencer cuando me doy cuenta de que le han pagado para promover un producto, la em |
V15 |
|
Evito comprar productos promovidos por un influencer que no son descritos correctamente |
V16 |
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No compro cuando un influencer promueve productos o servicios que no se asocian con los contenidos que desarrolla |
V17 |
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No confío en los comentarios de los influencer porque les pagan por promover el producto. |
V18 |
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Tiendo a comprar productos o servicios sin tener en cuenta a los influencers. |
V19 |
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No tengo en cuenta las opiniones de un influencer al momento de comprar un producto. |
V20 |
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No compro si creo que el Influencer no es creíble |
V21 |
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Respuesta negativa a la influencia (RNI) |
Creo que sí un producto o servicio que me recomendó un creador de contenido no cumple con mis expectativas, dejo de seguir inmediatamente al influenciador. |
V22 |
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Creo que sí un producto o servicio que me recomendó un creador de contenido no cumple con mis expectativas, dejo de seguir inmediatamente a la marca. |
V23 |
|
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Influencia en la intención de compra (IIC) |
Siento más confianza cuando el producto está recomendado por un influencer. |
V24 |
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He adquirido productos o servicios que utilizan los creadores de contenido por identificación con ellos |
V25 |
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He adquirido más productos o servicios en Instagram por la recomendación de un influencer que por publicidad en Instagram |
V26 |
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Participó activamente en todas las dinámicas que realizan los influenciadores que sigo en redes sociales |
V27 |
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Los influencer han generado en mí un impulso de compra en redes sociales |
V28 |
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Cuando busco información de algún producto o servicio prefiero que sea explicado por un influencer. |
V29 |
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He adquirido productos o servicios por la influencia de un influencer |
V30 |
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Tiendo a comprar lo promovido por un influencer cuando me siento identificado él |
V31 |
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Me gusta participar en los sorteos que realizan los influencer que sigo. |
V32 |
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He adquirido productos o servicios que no satisfacen una necesidad inmediata por recomendación de un creador de contenido en las redes sociales |
V33 |
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He utilizado códigos de descuento a la hora de comprar en redes sociales por la recomendación de un influencer |
V34 |
Fuente: Elaboración propia.
3.2. Análisis de datos
En cuanto al análisis de datos, se aplicó un análisis descriptivo para los 4 ítems que caracterizan la población participante del estudio, como punto de partida para para el análisis estructural se aplicó un análisis factorial exploratorio (AFE) con el fin de observar el grado de agrupación de los ítems propuestos en cada dimensión, para esto se usó el programa SPSS. Con base en estos resultados, se aplicó un análisis factorial confirmatorio (AFC), con el fin de validar la agrupación de cada dimensión con respecto los ítems propuestos (Martínez Ávila, 2021), por último, se desarrolló un modelo causal a través de la metodología bootstrapping con el fin de validar las hipótesis propuestas, para esto se usó el programa Amos.
4. RESULTADOS
Una vez aplicado el instrumento, los participantes del estudio se caracterizan por tener una mayor participación de mujeres (n=648, 62.8%) que hombres (n=384, 37.2%), con edades entre los 18 a 26 años (n=628, 60.9%), 27 a 43 años (n=358, 34.6%) y mayor a 43 años (n=46, 4.5%), en cuanto a su ocupación, la mayoría estudia y trabaja (n=413, 40%), trabaja (n=390, 37.8%), solo estudia (n=185, 17.9%) y ni estudia ni trabaja (n=44, 4.3%), con formación académica básica y secundaria (n=288, 27.9%), técnica y tecnológica (n=448, 43.4%), profesional (n=230, 22.3%), y posgrado (n=66, 6.4%).
En primera instancia se desarrolló un AFE (KMO=0.920; Esfericidad de Bartlett=p<0.0001; varianza acumulada=66.49) con el total de los 34 ítems para ver su grado de correlación con cada factor propuesto, se identificó en primera instancia que 4 variables (v5, v7, v18 y v20) obtuvieron cargas factoriales inferiores a 0.7 razón por la cual se eliminaron del estudio (Darmawan et al., 2020). Seguido se realizó un primer AFC (Chi cuadrada=1736.0, grados de libertad=390, P<0.0001) donde se evidencio que 3 variables (v8, v14 y v19) obtuvieron cargas inferiores a 0.7, por lo que se eliminaron del estudio. Se aplico un nuevo AFC (Chi cuadrada=616.94, grados de libertad=290, P<0.0001) donde todas las cargas factoriales obtuvieron valores a 0.7 de acuerdo con el criterio de Raubenheimer (2004).
En la tabla 2, se observan que en cuanto, a la validez convergente, el Alpha de Cronbach en las dimensiones propuestas obtuvo valores entre 0.688 a 0.96 siendo estos satisfactorios (Hu y Bentler, 1999), del mismo modo el índice de fiabilidad compuesta (CR) en cada uno de las dimensiones propuestas obtuvo valores entre 0.689 y 0.96 cumpliendo los estándares propuestos por Hu y Bentler (1999), así como también el valor de la varianza promedio extraída (AVE) obtuvo valores superiores a 0.5 en cada dimensión. Por otra parte, en la tabla 3 con respecto a la validez discriminante, se observa que el valor de la raíz cuadrada de la AVE es superior a las correlaciones entre cada dimensión cumpliendo con los criterios de Fornell y Larcker (1981). Por último, se observa que se en todos los casos se cumple el criterio del valor de la máxima varianza compartida al cuadrado (MSV) con valores inferiores al AVE, así como también el MAxr(h) muestra valores cercanos a 1 excepto en IRS y RNI (Hair et al., 2010).
Tabla 2. Cargas factoriales y validez convergente
|
Dimensión |
Variable |
Carga Factorial |
Alpha |
CR |
AVE |
|
Motivación hacia el uso de redes sociales (MRS) |
V1 |
0.808 |
0.876 |
0.884 |
0.657 |
|
V2 |
0.796 |
||||
|
V3 |
0.805 |
||||
|
V4 |
0.831 |
||||
|
Interacción en redes sociales (IRS) |
V6 |
0.723 |
0.688 |
0.689 |
0.526 |
|
V9 |
0.726 |
||||
|
Preferencia al influencer por el contenido en Redes Sociales (PI) |
V10 |
0.848 |
0.856 |
0.857 |
0.602 |
|
V11 |
0.812 |
||||
|
V12 |
0.713 |
||||
|
V13 |
0.721 |
||||
|
Desconfianza hacia el influencer (DI) |
V15 |
0.816 |
0.9 |
0.895 |
0.68 |
|
V16 |
0.891 |
||||
|
V17 |
0.808 |
||||
|
V21 |
0.78 |
||||
|
Respuesta negativa a la influencia (RNI) |
V22 |
0.74 |
0.775 |
0.779 |
0.64 |
|
V23 |
0.855 |
||||
|
Influencia en la intención de compra (IIC) |
V24 |
0.857 |
0.96 |
0.96 |
0.685 |
|
V25 |
0.856 |
||||
|
V26 |
0.863 |
||||
|
V27 |
0.853 |
||||
|
V28 |
0.848 |
||||
|
V29 |
0.839 |
||||
|
V30 |
0.819 |
||||
|
V31 |
0.817 |
||||
|
V32 |
0.808 |
||||
|
V33 |
0.795 |
||||
|
V34 |
0.738 |
Fuente: Elaboración propia.
Tabla 3. Validez discriminante.
|
|
MSV |
MaxR(H) |
IIC |
DI |
PI |
IRS |
RNI |
MRS |
|
IIC |
0.211 |
0.961 |
0.827 |
|
|
|
|
|
|
DI |
0.128 |
0.903 |
0.240*** |
0.825 |
|
|
|
|
|
PI |
0.131 |
0.869 |
0.180*** |
0.269*** |
0.776 |
|
|
|
|
IRS |
0.211 |
0.689 |
0.459*** |
0.151*** |
0.361*** |
0.725 |
|
|
|
RNI |
0.128 |
0.797 |
0.316*** |
0.358*** |
0.246*** |
0.308*** |
0.8 |
|
|
MRS |
0.17 |
0.885 |
0.205*** |
0.166*** |
0.234*** |
0.413*** |
0.168*** |
0.81 |
Fuente: Elaboración propia.
Con el fin de probar las hipótesis propuestas en el modelo teórico, se utilizó la técnica de bootstrapping, y como criterio se usaron 2000 submuestras, con un nivel de confianza ajustado al 95%. Los resultados del modelo causal (Chi cuadrada=614.71, grados de libertad=290, P<0.0001), indican una varianza explicada para PI, DI, RNI y IIC (0.144, 0.086, 0.205 y 0.245) siendo los valores de IIC y RNI los más relevantes. Por otra parte, los índices de bondad de ajuste del modelo cumplen con los criterios de Brown (2015), Escobedo Portillo et al. (2016), Hu y Bentler (1999) y Kline (2011); tanto en los índices de ajuste absoluto y de parsimonia, que se pueden observar en la tabla 4.
Tabla 4. Índices de bondad de ajuste del modelo
|
Índice |
Resultado |
Criterio |
Comentario |
|
CMIN/DF |
2.12 |
Entre 1 y 3 |
Excelente |
|
NFI |
0.968 |
>0.90 |
Excelente |
|
RFI |
0.962 |
>0.90 |
Excelente |
|
IFI |
0.983 |
>0.90 |
Excelente |
|
TLI |
0.979 |
>0.90 |
Excelente |
|
CFI |
0.983 |
>0.90 |
Excelente |
|
PNFI |
0.8 |
Cerca de 1 |
Bueno |
|
PCFI |
0.812 |
Cerca de 1 |
Bueno |
|
RMSEA |
0.033 |
<= 0.05 |
Aceptable |
Fuente: Elaboración propia.
En la tabla 5 se observan los resultados de las hipótesis propuestas, donde 7 de estas son aceptadas y 4 rechazadas. Se observa que hay un efecto débil con una significancia positiva entre la motivación hacia el uso de redes sociales (MRS) con preferencia al influencer por el contenido en redes sociales (PI) (H1a, β=0.098, p<0.05) y la desconfianza hacia el influencer (DI) (H1b, β=0.089, p<0.05), no obstante, frente a la influencia en la intención de compra (IIC) (H1c, β=0.011, p>0.05) no hubo significancia por lo que la H1c se rechaza. Por otra parte, la interacción en redes sociales (IRS) presentó un efecto moderado y significante con respecto a la preferencia al influencer por el contenido en redes sociales (PI) (H2a, β=0.327, p<0.01), la influencia en la intención de compra (IIC) (H2c, β=0.392, p<0.01) y la respuesta negativa a la influencia (RNI) (H2d, β=0.261, p<0.01), sin embargo, no tiene efecto frente a la desconfianza hacia el influencer (DI) (H2b, β=0.045, p>0.05), por lo que la H2b se rechaza.
Adicionalmente, se observa que la preferencia al influencer por el contenido en redes sociales (PI) tiene un efecto moderado y con significancia positiva con la desconfianza hacia el influencer (DI) (H3a, β=0.235, p<0.01), mientras que frente a la influencia en la intención de compra (IIC) (H3b, β= -0.013, p>0.05) no hay significancia por lo que la H3b se rechaza. Por otra parte, la desconfianza hacia el influencer (DI) tiene un efecto significativo con la respuesta negativa a la influencia (RNI) (H4, β=0.329, p<0.01) y, por último, la respuesta negativa a la influencia (RNI) tiene un efecto positivo significativo con la influencia en la intención de compra (IIC) (H5, β=0.235, p<0.01) no obstante la H5 se rechaza, ya que se propuso que su influencia es negativa.
Tabla 5. Resultados de los efectos directos
|
Hipótesis |
Coeficiente |
Límite inferior |
Límite Superior |
P (sig.) |
Comentario |
|
|
H1a |
MRS → PI |
0.098 |
0.017 |
0.175 |
0.015 |
Aceptada |
|
H1b |
MRS → DI |
0.089 |
0.008 |
0.174 |
0.034 |
Aceptada |
|
H1c |
MRS → IIC |
0.011 |
-0.067 |
0.093 |
0.738 |
Rechazada |
|
H2a |
IRS → PI |
0.327 |
0.24 |
0.41 |
0.001 |
Aceptada |
|
H2b |
IRS → DI |
0.045 |
-0.055 |
0.152 |
0.373 |
Rechazada |
|
H2c |
IRS → IIC |
0.392 |
0.3 |
0.493 |
0.001 |
Aceptada |
|
H2d |
IRS → RNI |
0.261 |
0.178 |
0.345 |
0.001 |
Aceptada |
|
H3a |
PI → DI |
0.235 |
0.154 |
0.319 |
0.001 |
Aceptada |
|
H3b |
PI → IIC |
-0.013 |
-0.085 |
0.058 |
0.748 |
Rechazada |
|
H4 |
DI → RNI |
0.329 |
0.247 |
0.407 |
0.001 |
Aceptada |
|
H5 |
RNI → ICC |
0.202 |
0.132 |
0.275 |
0.001 |
Rechazada |
Fuente: Elaboración propia.
En la tabla 6, se relacionan los efectos indirectos, donde se identificó que en tres de estos no existe una mediación significante, el primero expresa que no existe un efecto indirecto significativo entre la motivación hacia el uso de redes sociales (MRS) y la influencia en la intención de compra (IIC) mediada por la preferencia al influencer por el contenido en redes sociales (PI) (β= -0.001, p=0.637). En segundo lugar, la interacción en redes sociales (IRS) no ejerce un efecto indirecto con la influencia en la intención de compra (IIC) al ser mediado por preferencia al influencer por el contenido en redes sociales (PI) (β= -0.005, p=0.737), por último, la interacción en redes sociales (IRS) no tiene un efecto indirecto con la influencia en la intención de compra (IIC) cuando es mediada tanto por la desconfianza hacia el influencer (DI) y la respuesta negativa a la influencia (RNI) (β= 0.004, p=0.321).
En cuanto a los efectos indirectos con significancia, se observa que existe una mediación completa entre la motivación hacia el uso de redes sociales (MRS) y la respuesta negativa a la influencia (RNI) cuando es mediada por la desconfianza hacia el influencer (DI) (β= 0.027, p<0.05), dado que el efecto directo entre MRS y DI no es significante (β= 0.1, p=757). Seguido se observa que hay una mediación parcial entre la interacción en redes sociales (IRS) y la influencia en la intención de compra (IIC) cuando es mediada por la respuesta negativa a la influencia (RNI) (β= 0.06, p<0.01). Y por último se observa que hay una mediación completa entre la motivación hacia el uso de redes sociales (MRS) y la influencia en la intención de compra (IIC) cuando es medida tanto por PI, DI y RNI (β= 0.02, p<0.01).
Tabla 6. Resultados efectos indirectos.
|
Relación |
Coeficiente |
Límite inferior |
Límite Superior |
P (sig.) |
Comentario |
|
MRS→PI→IIC |
-0.001 |
-0.011 |
0.007 |
0.637 |
No hay mediación |
|
MRS→DI→RNI |
0.027 |
0.003 |
0.057 |
0.03 |
Mediación completa |
|
IRS→PI→IIC |
-0.005 |
-0.038 |
0.022 |
0.737 |
No hay mediación |
|
IRS→DI→RNI→IIC |
0.004 |
-0.004 |
0.013 |
0.321 |
No hay mediación |
|
IRS→RNI→ICC |
0.066 |
0.041 |
0.102 |
0.0001 |
Mediación parcial |
|
MRS→PI→DI→RNI→IIC |
0.002 |
0.000 |
0.004 |
0.007 |
Mediación completa |
Fuente: Elaboración propia.
5. DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES
La investigación se orientó a comprender si las acciones del usuario en Instagram como la interacción y la motivación de uso de las redes sociales ejercen un efecto en la intención de compra, en específico cuando esta intención ha sido inducida por los contenidos y las actividades de divulgación realizadas por un influencer y sobre las cuales el usuario se forma una apreciación de preferencia o desconfianza que pueden afectar tanto la intención de compra como la reacción negativa hacia la influencia.
La relación entre motivos de uso de las redes sociales y las preferencias hacia el contenido del influencer hallada en la presente investigación ha sido poco explorada, esta relación se ha analizado desde la identificación con el influencer, lo que pone en perspectiva que en el marketing de redes sociales y de influencer el interés en el contenido puede ser un factor relevante, en parte porque otras investigaciones describen un efecto directo de los motivos con la intención de compra (Pant et al., 2023), pero los hallazgos aquí obtenidos no evidencian una relación directa, pero sí que se ejerce un efecto mediado por otras variables (Croes y Bartels, 2021), no obstante, no todas las mediaciones generan intención de compra dado que la existencia de la preferencia por los contenidos del influencer ejerce solamente un efecto en la desconfianza hacia este. Esto sugiere que las preferencias de contenido de los usuarios son ajenas a las actividades de marketing de influencia.
Los contenidos en redes sociales se vinculan a una figura de referencia asociada a los valores sociales y culturales de los usuarios, lo que hace que el efecto del influencer sea mayor sobre las decisiones de estos (Martin et al., 2022; Rivera, 2020), sin embargo, al percibir acciones publicitarias en los contenidos como los comentarios críticos en línea realizados por los usuarios (Schaefers y Schamari, 2015) crea influencia negativa (Tsfati y Cohen, 2013).
No se comprueba una relación entre las interacciones con la influencia de compra, que está mediada por la preferencia del contenido divulgado por el influencer, pero si se observa que la respuesta negativa hacia la influencia ejerce mediación entre la intención de compra y las interacciones, puede parecer incoherente, pero en este caso las acciones comerciales del influencer derriban los argumentos basados en la desconfianza y percepción negativa, como sucede en la influencia social persuasiva cuando un sujeto modifica o cambia su opinión o comportamiento esperando recibir una reacción positiva por parte de otro sujeto (Kelman 1961, citado por Ferrer, 2021), también este un comportamiento que se representa en la teoría del sistema dual donde el mecanismo de autocontrol es superado por un comportamiento compulsivo (Moayery et al., 2019) y si la fuente es considerada creíble y honesta su mensaje puede ejercer influencia al modificar el sistema de creencias o valores de una persona (Kapitan, y Silvera, 2016), esto sucede aun cuando la generación Z tiende a desconfiar de las redes sociales o en el contenido comercial (Pérez-Escoda y Esteban, 2021; Childers y Boatwright, 2021; Rubio-Romero y Barón-Dulce, 2019) o que considera como manipulado (Aw y Chuah, 2021), indicando con este comportamiento que los usuarios colombianos en Instagram están dispuestos a asumir algunos riesgos al comprar en esta plataforma, refrendando lo expuesto por Ibáñez-Sánchez et al. (2022) respecto al efecto positivo del uso de los influencers en la intención de compra por la confianza que le atribuyen los seguidores (García Rivero et al., 2021;Childers et al., 2018; Lou y Yuan, 2019).
Se encuentra un comportamiento complejo de los usuarios en Instagram respecto al marketing de influencia en el que el comportamiento de interacción de los usuarios es el único factor que tiene un efecto directo en la intención de compra, sobre todo cuando esta intención ha sido inducida por las actividades de divulgación realizadas por un influencer. Los motivos de uso de la red social no se relacionan directamente con la intención de compra, pero ésta se presenta cuando se tiene una respuesta negativa hacia la influencia impulsada por una percepción de desconfianza, lo cual sugiere que los colombianos son propensos a asumir riesgos en la adquisición de productos en la red social superando la falta de credibilidad, el reconocimiento del pago para promover una marca o la incorrecta exposición de la información del producto promovido.
Tanto la interacción en redes sociales y los motivos hacia el uso de estas generan en el usuario una apreciación sobre la preferencia hacia el contenido, y la vez desconfianza hacia el influencer, ambos aspectos asociados a una respuesta negativa hacia la influencia que perjudica el influencer o la marca, pero que no interfieren en que los usuarios sean inducidos en la compra, dado que los influencers ejercen influencia mediante el suministro de información del producto o servicio, para evocar confianza basada en la recomendación más que la publicidad y que incluso motivan la compra impulsiva.
Las acciones y motivaciones de un usuario en Instagram desencadenan una respuesta tanto hacia la preferencia por el contenido compartido por los influencers como a la desconfianza, lo que sugiere que los usuarios desarrollan sus actitudes una vez que han estado en contacto con el contenido publicado, pero es notorio que la preferencia y la desconfianza no tienen un efecto directo o indirecto con la influencia en la intención de compra. Sin embargo, la interacción, mediada por la preferencia que se relaciona con la percepción de desconfianza ejercen una respuesta negativa hacia la influencia, con lo cual se interrumpe la influencia en la intención de compra.
La presente investigación genera nuevas preguntas respecto a los aspectos o argumentos que hacen que las personas superen la desconfianza y la respuesta negativa hacia la influencia y aun así mantengan una intención de compra en Instagram, cual es el riesgo aceptable e inaceptable para decidir comprar y si este comportamiento se puede presentar en otras redes sociales o en otros grupos territorios.
6. REFERENCIAS
Abreu, R. (2019). Social media micro-infleuncer marketing and purchasing intention of millenials: The role of perceived authenticity and trust [Doctoral dissertation]. Dublin Business School. https://acortar.link/cHsEtw
Ali, A. (2022). Does influencer eWOM marketing impact purchase intention within the beauty industry? [Doctoral dissertation] National College of Ireland.
Ananda, A. S., Hernández-García, Á. y Lamberti, L. (2016). N-REL: A comprehensive framework of social media marketing strategic actions for marketing organizations. Journal of Innovation & Knowledge, 1(3), 170-180. https://doi.org/10.1016/j.jik.2016.01.003
Aragoncillo, L. y Orus, C. (2018) Impulse buying behavior: an online-offline comparative and the impact of social media. Spanish Journal of Marketing – Esic. https://doi.org/10.1108/SJME-03-2018-007
Aw, E. C. X. y Chuah, S. H. W. (2021). Stop the unattainable ideal for an ordinary me!” fostering parasocial relationships with social media influencers: The role of selfdiscrepancy. Journal of Business Research, 132, 146-157. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.025
Bandura, A. (1986). Social foundations of thought and action (Vol. 1). Prentice Hall.
Banerjee, N., Chakraborty, D., Dasgupta, K., Mittal, S., Joshi, A., Nagar, S., ... y Madan, S. (2009). User interests in social media sites: exploration with micro-blogs. In Proceedings of the 18th ACM conference on Information and knowledge management (pp. 1823-1826). https://doi.org/10.1145/1645953.1646240
Bao, T. y Chang, T. L. S. (2014). Finding disseminators via electronic word of mouth message for effective marketing communications. Decision Support Systems, 67, 21-29. https://doi.org/10.1016/j.dss.2014.07.006
Belch, G. E. y Belch, M. A. (2004). Advertising and promotion: An integrated marketing communications perspective. McGraw-Hill.
Bentley, K., Chu, C., Nistor, C., Pehlivan, E. y Yalcin, T. (2021). Social media engagement for global influencers. Journal of Global Marketing, 34(3), 205-219. https://doi.org/10.1080/08911762.2021.1895403
Boerman, S. C., Willemsen, L. M. y Van Der Aa, E. P. (2017). “This post is sponsored” effects of sponsorship disclosure on persuasion knowledge and electronic word of mouth in the context of Facebook. Journal of Interactive Marketing, 38(1), 82-92. https://doi.org/10.1016/j.intmar.2016.12.0
Bowden-Green, T., Hinds, J. y Joinson, A. (2021). Personality and motives for social media use when physically distanced: a uses and gratifications approach. Frontiers in Psychology, 12, 607948. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.607948
Brown, T. (2015). Confirmatory factor analysis for applied research. Guilford Press.
Castelló, A. y del Pino, C. (2015). La comunicación publicitaria con influencers (Advertising communication with influencers). Revista Digital de Marketing Aplicado, 1(14), 40-50. https://doi.org/10.17979/redma.2015.01.014.4880
Chen, S. y Zhou, S. (2024). An extended trust and distrust network-based dual fuzzy recommendation model and its application based on user-generated content. Expert Systems with Applications, e123360. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.123360
Childers, C. C., Lemon, L. L. y Hoy, M. G. (2018). # Sponsored# Ad: Agency perspective on influencer marketing campaigns. Journal of Current Issues & Research in Advertising, 40(3), 258-274. https://doi.org/10.1080/10641734.2018.1521113
Childers, C. y Boatwright, B. (2021). Do digital natives recognize digital influence? Generational differences and understanding of social media influencers. Journal of Current Issues & Research in Advertising, 42(4), 425-442. https://doi.org/10.1080/10641734.2020.1830893
Chopra, A., Avhad, V. y Jaju, A. S. (2021). Influencer marketing: An exploratory study to identify antecedents of consumer behavior of millennial. Business Perspectives and Research, 9(1), 77-91. https://doi.org/10.1177/2278533720923486
Colliander, J. y Dahlén, M. (2011). Following the fasionable friend: e power of social media. Weighing publicity effectiveness of blogs versus online magazines. Journal of Advertising Research, 51, 313-20. https://doi.org/10. 2501/JAR-51-1-313-320
Conner, M. y Sparks, P. (2002). Ambivalence and attitudes. European review of social psychology, 12(1), 37-70. https://doi.org/10.1080/14792772143000012
Cristancho-Triana, G. J., Cardozo-Morales, Y. C. y Camacho-Gómez, A. S. (2022). Tipos de centennials en la red social TikTok y su percepción hacia la publicidad. Revista CEA, 8(17), 1-19. https://doi.org/10.22430/24223182.1933
Croes, E. y Bartels, J. (2021). Young adults’ motivations for following social influencers and their relationship to identification and buying behavior. Computers in Human Behavior, 124, 106910. https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.106910
Darmawan, A. K., Siahaan, D. O., Susanto, T. D., Hidayanto, A. N., Umam, B. A., Walid, M. y Puspasari, B. D. (2020). Smart Regency E-Service Quality Analysis with Multidimensional Hierarchical Model (MHM) approach: An empirical study of Madura District. En 2020 8th International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM) (pp. 1-7). IEEE. https://doi.org/10.1109/CITSM50537.2020.9268850
de Veirman, M., Cauberghe, V. y Hudders, L. (2017). Marketing through Instagram influencers: the impact of number of followers and product divergence on brand attitude. International Journal of Advertising, 5, 798-828. https://doi.org/10.1080/02650487.2017.1348035
Departamento Nacional de Estadística – DANE. (2023). Proyecciones de población. Proyecciones y retroproyecciones de población municipal para el periodo 1985-2019 y 2020-2035 con base en el CNPV 2018. https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/demografia-y-poblacion/proyecciones-de-poblacion
Djafarova, E. y Rushworth, C. (2017). Exploring the credibility of online celebrities' Instagram profiles in influencing the purchase decisions of young female users. Computers in human behavior, 68, 1-7. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.11.009
Dueñas, P. P. M., Domínguez, C. S. y Coronil, A. G. (2020). El influencer marketing y el proceso de compra de los estudiantes universitarios. En Las redes sociales como herramienta de comunicación persuasiva (pp. 91-106). McGraw-Hill.
Engeln, R., Loach, R., Imundo, M. N. y Zola, A. (2020). Compared to Facebook, Instagram use causes more appearance comparison and lower body satisfaction in college women. Body Image, 34, 38-45. https://doi.org/10.1016/j.bodyim.2020.04.007
Escobedo Portillo, M. T., Hernández Gómez, J. A., Estebané Ortega, V. E. y Martínez Moreno, G. (2016). Modelos de ecuaciones estructurales: características, fases, construcción, aplicación y resultados. Ciencia y Trabajo, 18(55), 16-22. https://doi.org/10.4067/S0718-24492016000100004
Fainmesser, I. P. y Galeotti, A. (2019). The Market for Online Influence. Johns Hopkins Carey Business School Research Paper, 18-13, https://doi.org/10.2139/ssrn.3207810
Feijoo, B. y Sádaba, C. (2022). When mobile advertising is interesting: interaction of minors with ads and influencers’ sponsored content on social media. Communication & Society, 35(3), 15-31. https://doi.org/10.15581/003.35.3.15-31
Ferrer López, M. (2021). Presencia de influencers en campañas publicitarias digitales. Estudio de su capacidad persuasiva y efectividad en jóvenes [Doctoral dissertation]. Universidad Complutense de Madrid.
Fornell, C. y Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of marketing research, 18(1), 39-50. https://doi.org/10.1177/002224378101800104
García Rivero, A., Carbonell-Curralo, E. G., Magán-Álvarez, A. y Barberá-González, R. (2021). Revista de Comunicación y Salud, 11(1), 19-57. https://doi.org/10.35669/rcys.2021.11.e268
Ghaisani, A. P., Handayani, P. W. y Munajat, Q. (2017). Users’ motivation in sharing information on social media. Procedia Computer Science, 124, 530-535. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.12.186
Gill, J., Grossbart, S. y Laczniak, R. (1988). Inuence of involvement, commitment and familiarity on brand beliefs and attitudes of viewers exposed to alternative ad claim strategies. Journal of Advertising, 17(2), 33-43. https://doi.org/10.1080/00913367.1988.10673111
Hair, J F. Jr., Black, W. C., Babin, Barry J. y Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis, 7th edition. Upper Saddle River, Prentice Hall.
van Harreveld, F., Nohlen, H. U. y Schneider, I. K. (2015). The ABC of Ambivalence: affective, behavioral, and cognitive consequences of attitudinal conflict. Advances in Experimental Social Psychology, 52, 309, https://doi.org/10.1016/bs.aesp.2015.01.002
Hsu, C. L., Lin, J. C. C. y Chiang, H. S. (2013). The effects of blogger recommendations on customers’ online shopping intentions. Internet research, 23(1), 69-88. https://doi.org/10.1108/10662241311295782
Hu, L. y Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteriaversus new alternatives. Structural Equation Modeling. A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1-55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118
Hughes, C., Swaminathan, V. y Brooks, G. (2019). Driving brand engagement through online social influencers: An empirical investigation of sponsored blogging campaigns. Journal of marketing, 83(5), 78-96. https://doi.org/10.1177/0022242919854374
Ibáñez-Sánchez, S., Flavián, M., Casaló, L. V. y Belanche, D. (2022). Influencers and brands successful collaborations: A mutual reinforcement to promote products and services on social media. Journal of Marketing Communications, 28(5), 469-486. https://doi.org/10.1080/13527266.2021.1929410 .
Izogo, E. E. y Mpinganjira, M. (2024). Digital content marketing consumption motives in the age of social media: an investigation of relational and monetary outcomes. Aslib Journal of Information Management, 76(2), 353-378. https://doi.org/10.1108/AJIM-07-2022-0347
Jin, S. V., Muqaddam, A. y Ryu, E. (2019). Instafamous and social media influencer marketing, Marketing Intelligence & Planning, 37(5), 567-579.
Kapitan, S. y Silvera, D. H. (2016). From digital media influencers to celebrity endorsers: attributions drive endorser effectiveness. Marketing Letters, 27(3), 553-567. https://doi.org/10.1007/s11002-015-9363-0
Ki, C. W. C. y Kim, Y. K. (2019). The mechanism by which social media influencers persuade consumers: The role of consumers’ desire to mimic. Psychology & marketing, 36(10), 905-922. https://doi.org/10.1002/mar.21244
Ki, C. W., Chow, T. C. y Li, C. (2023). Bridging the trust gap in influencer marketing: Ways to sustain consumers’ trust and assuage their distrust in the social media influencer landscape. International Journal of Human–Computer Interaction, 39(17), 3445-3460. https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2097785
Kim, D. Y. y Kim, H. Y. (2021). Trust me, trust me not: A nuanced view of influencer marketing on social media. Journal of Business Research, 134, 223-232. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.05.024
Kircaburun, K., Alhabash, S., Tosuntaş, Ş. B. y Griffiths, M. D. (2020). Uses and gratifications of problematic social media use among university students: A simultaneous examination of the Big Five of personality traits, social media platforms, and social media use motives. International Journal of Mental Health and Addiction, 18, 525-547. https://doi.org/10.1007/s11469-018-9940-6
Kline, R. B. (2011). Principles and practice of structural equation modeling. The Guilford Press.
Kumar, A., (2011). Celebrity endorsements and their impact on consumer buying behavior. Social Science Research Network, 1-122. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1802531
Kunnel, A. y Quandt, T. (2016). Relational Trust and Distrust: Ingredients of Face-to-Face and Media-based Communication. En B. Blöbaum (Eds.) Trust and Communication in a Digitized World. Progress in IS. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-28059-2_2
Lal, R. y Sharma, G. (2021). Social media influencers for online purchase behaviour: Mediation by brand consciousness. Journal of Content, Community & Communication, 13(7), 83-94.
Lee, J. A., Sudarshan, S., Sussman, K. L., Bright, L. F. y Eastin, M. S. (2022). Why are consumers following social media influencers on Instagram? Exploration of consumers’ motives for following influencers and the role of materialism. International Journal of Advertising, 41(1), 78-100. https://doi.org/10.1080/02650487.2021.1964226
Lee, J., Chung, S. S. y Rho, J. O. (2023). A study on the weight control behavior according to cluster types of the motivation to use social media among university students in the Jeonbuk area. J Nutr Health, 56(2), 203-216. https://doi.org/10.4163/jnh.2023.56.2.203
Lee, S. y Kim, E. (2020). Influencer marketing on Instagram: How sponsorship disclosure, influencer credibility, and brand credibility impact the effectiveness of Instagram promotional post. Journal of global fashion marketing, 11(3), 232-249. https://doi.org/10.1080/20932685.2020.1752766
Leeuwerden, M. (2021). Green Talk: The Effect of Environmental CSR Communication on the Purchase Intention of Green Products [Tesis de Maestría]. University of Twente.
Leung, F. F., Gu, F. F. y Palmatier, R. W. (2022). Online influencer marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 50(2), 226-251. https://doi.org/10.1007/s11747-021-00829-4
Li, F. y Du, T. C. (2011). Who is talking? An ontology-based opinion leader identification framework for word-of-mouth marketing in online social blogs. Decision support systems, 51(1), 190-197. https://doi.org/10.1016/j.dss.2010.12.007
Li, Y., Wang, R., Nan, G., Li, D. y Li, M. (2021). A personalized paper recommendation method considering diverse user preferences. Decision Support Systems, 146, e113546. https://doi.org/10.1016/j.dss.2021.113546
Lim, X. J., Radzol, A. M., Cheah, J. y Wong, M. W. (2017). The impact of social media influencers on purchase intention and the mediation effect of customer attitude. Asian journal of business research, 7(2), 19-36. https://doi.org/10.14707/ajbr.170035
Lou, C. y Yuan, S. (2019). Influencer marketing: How message value and credibility affect consumer trust of branded content on social media. Journal of interactive advertising, 19(1), 58-73. https://doi.org/10.1080/15252019.2018.1533501
Lup, K., Trub, L. y Rosenthal, L. (2015). Instagram# instasad: exploring associations among Instagram use, depressive symptoms, negative social comparison, and strangers followed. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 18(5), 247-252. https://doi.org/10.1089/cyber.2014.0560
Magno, F. (2017). The influence of cultural blogs on their readers’ cultural product choices. International Journal of Information Management, 37(3), 142-149. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2017.01.007
Martín Critikián, D., Solano Altaba, M., Serrano Oceja, J. F. y Medina Núñez, M. (2022). Hábitos de consumo de moda a través de influencers en la Generación Z. Vivat Academia, 155, 39-68. https://doi.org/10.15178/va.2022.155.e1387
Martínez Ávila, M. (2021). Análisis factorial confirmatorio: un modelo de gestión del conocimiento en la universidad pública. RIDE Revista Iberoamericana Para la investigación y el desarrollo educativo, 12(23). https://doi.org/10.23913/ride.v12i23.1103
Masuda, H., Han, S. H. y Lee, J. (2022). Impacts of influencer attributes on purchase intentions in social media influencer marketing: Mediating roles of characterizations. Technological Forecasting and Social Change, 174, 121246. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121246
Moayery, M., Cantín, L. N. y Martíns, J. J. G. (2019). How does self-control operate? A focus on impulse buying. Papeles del Psicólogo, 40(2), 149-156. https://doi.org/10.23923/pap.psicol2019.2893
Mudambi, S. M. y Schuff, D. (2010). Research note: What makes a helpful online review? A study of customer reviews on Amazon. com. MIS quarterly, 185-200. https://doi.org/10.2307/20721420
Mude, G. y Undale, S. (2023). Social media usage: A comparison between Generation Y and Generation Z in India. International Journal of E-Business Research (IJEBR), 19(1), 1-20.
Nuñez, M., López, A., L. y Somarriba, N (2021) Publicidad encubierta en los kids influencer: una propuesta metodológica aplicada al estudio de caso de los diez youtubers menores con más seguidores de España. El Profesional de la Información. https://doi.org/10.3145/epi.2021.mar.19
Ortiz, S. L. y Curiel, C. P. (2018). Tendencias y hallazgos en el marketing de influencia. Análisis y consecuencias del fenómeno fan. En Arterias de la sociedad del siglo XXI. Las TIC como herramienta multidisciplinar. Estudios de caso (pp. 135-154). Egregius.
Pant, R., Negi, A. y Kishor, N. (2023). Brand engagement and purchase intention towards apparel goods: a study of Generation Z in social media scenarios. International Journal of Management Practice, 16(3), 319-342. https://doi.org/10.1504/IJMP.2023.130355
Paunoska, S. (2020). Facebook Sponsored Ads and Likelihood to Purchase [Doctoral dissertation]. Universidade NOVA de Lisboa.
Pérez-Escoda, A. y Esteban, L. M. P. (2021). Retos del periodismo frente a las redes sociales, las fake news y la desconfianza de la generación Z. Revista Latina de Comunicación Social, 79, 67-85. https://doi.org/10.4185/RLCS-2021-1519
Phung, L. y Qin, L. (2018). Perception of social media influencers: A study on evaluation of Social Media Influencer types for different beauty categories [Bachelor’s Thesis business administration]. Jönköping University.
Raubenheimer J. (2004). An item selection procedure to maximize scale reliability and validity. SA Journal of Industrial Psychology, 30(4), 59-64. https://hdl.handle.net/10520/EJC89023
Rivera, S. I. G. y Ibarra, D. M. T. (2022). Efectos del género en la decisión de compra en línea. Revista Compás Empresarial, 13(34), 6-27. https://doi.org/10.52428/20758960.v13i34.225
Rodríguez, P. y García, J. S. (2022). Uso de influencers en el marketing digital de las empresas turísticas españolas. Cuadernos. info, 51, 200-222. http://dx.doi.org/10.7764/cdi.51.27743
Rubio-Romero, J. y Barón-Dulce, G. (2019). Actitudes de los jóvenes hacia las comunidades virtuales y su vínculo con las marcas. Una aproximación a través de los estudiantes universitarios de comunicación y de marketing de la Universidad Nebrija. adComunica, 18, 41-62. https://doi.org/10.6035/2174-0992.2019.18.4
Sanz, P., Pérez, C. y Velasco, A. M. (2020). Hacia un cambio en el sector de moda y lujo. Del dominio del influencer a la marca: Gucci, Loewe y Margiela. Revista de Comunicación, 19(2), 263-284. https://dx.doi.org/10.26441/rc19.2-2020-a15
Schaefers, T. y Schamari, J. (2015). Service recovery via social media: The social influence effects of virtual presence. Journal of Service Research, 19(2), 192-208. https://doi.org/10.1177/109467051560606
Singh, J., Crisafulli, B. y Xue, M. T. (2020). To trust or not to trust: The impact of social media influencers on the reputation of corporate brands in crisis. Journal of Business Research, 119, 464-480. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.03.039
Standifird, S. S. (2001). Reputation and e-commerce: eBay auctions and the asymmetrical impact of positive and negative ratings. Journal of management, 27(3), 279-295. https://doi.org/10.1016/S0149-2063(01)00092-7
Steils, N., Martin, A. y Toti, J. F. (2022). Managing the transparency paradox of social-media influencer disclosures: How to improve authenticity and engagement when disclosing influencer-sponsor relationships. Journal of Advertising Research, 62(2), 148-166. https://doi.org/10.2501/JAR-2022-008
Tsfati, Y. y Cohen, J. (2013). Perceptions of media and media effects: The third-person effect, trust in media, and hostile media perceptions. En A. N. Valdivia y E. Scharrer (Eds.), The international encyclopedia of media. https://doi.org/10.1002/9781444361506.wbiems995
Uzunoğlu, E. y Kip, S. M. (2014). Brand communication through digital influencers: Leveraging blogger engagement. International journal of information management, 34(5), 592-602. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2014.04.007
Vidani, J., Meghrajani, D. I. y Das, S. (2023). Unleashing the Power of Influencer Marketing: A Study on Millennial Consumer Behaviour and its Key Antecedents. Journal of Education: Rabindra Bharati University, 25(6), 99-117.
Vrontis, D., Makrides, A., Christofi, M. y Thrassou, A. (2021). Social media influencer marketing: A systematic review, integrative framework and future research agenda. International Journal of Consumer Studies, 45(4), 617-644. https://doi.org/10.1111/ijcs.12647
Williamson, L. D. y Prins, K. (2023). Uncertain and Anxiously Searching for Answers: The Roles of Negative HealthCare Experiences and Medical Mistrust in Intentions to Seek Information from Online Spaces. Health Communication, 1-12. https://doi.org/10.1080/10410236.2023.2201976
Wilson, T. D., Lindsey, S. y Schooler, T. Y. (2000). A model of dual attitudes. Psychological Review, 107(1), 101-126. https://doi.org/10.1037/0033-295X.107.1.101
Wu, J., Chiclana, F., Fujita, H. y Herrera-Viedma, E. (2017). A visual interaction consensus model for social network group decision making with trust propagation. Knowledge-Based Systems, 122, 39-50. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2017.01.031
Yetimoğlu, S. y Uğurlu, K. (2020). Influencer marketing for tourism and hospitality. En The emerald handbook of ICT in tourism and hospitality. Emerald Publishing Limited.
Zahrah, K. A., Pradekso, T. y Setyabudi, D. (2022). The influence of the level of popularity of influencer, the preference of message disclosure, and the consumer skepticism of advertising on the purchase intention of somethinc. Interaksi Online, 10(3), 25-33.
Zeljko, D., Jakovic, B. y Stuttgart, I. (2018). New methods of online advertising: social media influencers. Proceedings of the 29 th International DAAAM Symposium 2018. https://doi.org/10.2507/29th.daaam.proceedings.006
Zhou L., Ampon-Wireko S., Xu X., Quansah P. E. y Larnyo E. (2022). Media attention and Vaccine Hesitancy: Examining the mediating effects of Fear of COVID-19 and the moderating role of Trust in leadership. PLoS ONE, 17(2), e0263610. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0263610
CONTRIBUCIONES DE AUTORES/AS, FINANCIACIÓN Y AGRADECIMIENTOS
Contribuciones de los/as autores/as:
Conceptualización: Cancino-Gómez, Yezid. Software: Cristancho-Triana, Gerson. Validación Cristancho-Triana, Gerson. Cancino-Gómez, Yezid. Análisis formal: Cristancho-Triana, Gerson. Curación de datos: Cancino-Gómez, Yezid. Redacción-Preparación del borrador original: Caviedes-Caviedes, Sandra. Cancino-Gómez, Yezid. Redacción-Revisión y Edición: Cristancho-Triana, Gerson. Caviedes-Caviedes, Sandra. Cancino-Gómez, Yezid. Supervisión: Caviedes-Caviedes, Sandra. Administración de proyectos: Caviedes-Caviedes, Sandra.
Todos los/as autores/as han leído y aceptado la versión publicada del manuscrito: Cristancho-Triana, Gerson. Caviedes-Caviedes, Sandra. Cancino-Gómez, Yezid.
Financiación: Esta investigación forma parte del proyecto de investigación aprobado por convocatoria interna para su financiación de la Universidad ECCI sede Bogotá con el número de proyecto ID IN-08-61 titulado “Comportamiento del Consumidor en Medios Digitales”. Fecha inicio: 25-24-20123. Fecha fin: 30-05-2024.
Agradecimientos: Universidad ECCI.
Conflicto de intereses: No hay conflicto de intereses.
AUTORES:
Yezid Alfonso Cancino-Gómez
Universidad ECCI.
Formado como Publicista y Maestría en marketing, docente, investigador y actual líder de investigación del programa de mercadeo y publicidad de la Universidad ECCI, vinculado al grupo de investigación GICEA, a los semilleros de Neuromarketing y de ConsumoLab; clasificado como Investigador Asociado (convocatoria 894 de 2021). Su actividad investigativa se ha orientado en la gestión del marketing y el desarrollo un procedimiento para la Auditoría de Marketing. Desarrollo de una nueva metodología para determinar la personalidad de marca, y la adopción de TICs en pymes del sector servicios, investiga en temas de consumo responsable, marca, consumidor, influecer y marketing digital.
Índice H: 4
Orcid ID: https://orcid.org/0000-0002-1961-9052
Scopus ID: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=57211395441
Google Scholar: https://scholar.google.es/citations?user=loVSpQQAAAAJ&hl=es&oi=ao
ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Yezid-Cancino
Gerson Jaquin Cristancho-Triana
Universidad ECCI.
Docente asociado en la Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas de la Universidad ECCI. Máster en Gestión de Organizaciones por la Universidad Central. Investigador del programa de Mercadeo y Publicidad y Líder del semillero de investigación ConsumoLab. Líneas de investigación: consumo, comportamiento del consumidor y emprendimiento.
Índice H: 7
Orcid ID: https://orcid.org/0000-0002-2009-6893
Google Scholar: https://scholar.google.es/citations?user=Jkt-juMAAAAJ&hl=es&oi=ao
ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Gerson-Cristancho
Sandra Patricia Caviedes-Caviedes
Universidad ECCI.
Publicista de la Universidad Central y Maestría en Mercadeo de la Universidad de Manizales, ha sido docente investigadora, vinculada al grupo de investigación GICEA y al semillero de ConsumoLab del programa de Mercadeo y Publicidad de la Universidad ECCI. Ha coordinado y liderado procesos de investigación tanto formativa y científica, gestión de proyectos académicos y empresariales.
Índice H: 1
Orcid ID: https://orcid.org/0000-0001-6262-7595
Google Scholar: https://scholar.google.es/citations?user=8ewHXbAAAAAJ&hl=es&oi=ao