¿Es compatible la compra por móvil con mi vida? ¿De qué depende?

¿ES COMPATIBLE LA COMPRA POR MÓVIL CON MI VIDA? ¿DE QUÉ DEPENDE? Puente Domínguez, Nuria; Jiménez Torres, Nadia Huitzilin; San Martín Gutiérrez, Sonia. Universidad Antonio de Nebrija; Universidad de Burgos; Universidad de Burgos. RESUMEN Un factor clave en la adopción del comercio móvil es la compatibilidad que percibe el consumidor con su vida. Dado que las investigaciones sobre compatibilidad con la compra móvil realizadas hasta el momento la tratan como un antecedente de la adopción, esta investigación analiza de manera pionera dos determinantes intrínsecos y dos extrínsecos. El modelo fue testado mediante PLS con información de 583 compradores mexicanos por móvil. Nuestros resultados muestran un efecto positivo de la propensión a las innovaciones, la implicación y el entretenimiento percibido sobre la compatibilidad. Por el contrario, la autoeficacia no parece ser determinante de la percepción de compatibilidad del comercio móvil con la vida del consumidor. Este trabajo arroja importantes implicaciones para la práctica de los profesionales dedicados al comercio móvil. Palabras Clave: Compatibilidad, compra móvil, autoeficacia, propensión a las innovaciones, implicación, entretenimiento, México. ABSTRACT A key factor in the adoption of mobile commerce is the compatibility that the consumer perceives with his/her life. Given that the research on compatibility with mobile purchases made so far treats it as an antecedent of adoption, this pioneer research studies two intrinsic and two extrinsic determinants. The model was tested using PLS with information from 583 Mexican mobile buyers. Our results show a positive effect of innovativeness, involvement and perceived entertainment on compatibility. On the contrary, self-efficacy does not seem to influence the perception of compatibility of mobile commerce with consumer life. This work has important implications for the practice of professionals dedicated to mobile commerce. Keywords: Compatibility, mobile shopping, self-efficacy, personal innovativeness, implication, entertainment, México. XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 433 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS PONENCIAS TIC 1. Introducción La difusión masiva de la telefonía móvil en todo el mundo y, sobre todo, su velocidad de penetración, han convertido al móvil en la tecnología de referencia de la Sociedad de la Información (Vacas, 2007). Como se revelaba en el último informe anual “La Sociedad en Red”, elaborado por el ONTSI (2016), la penetración de la telefonía fija ha evolucionado negativamente durante los últimos años, mientras la telefonía móvil aumentaba su presencia y el teléfono móvil alcanzaba una penetración superior al 90% a nivel mundial. Según datos de AMIPCI (2016), el número de compras a través de teléfonos inteligentes en México en 2016 aumentó considerablemente respecto al año anterior. Este estudio revela que a los mexicanos les gusta utilizar estos dispositivos por su facilidad de acceso a Internet y por el ahorro de tiempo que supone. En definitiva, el comercio móvil es uno de los desafíos actuales y quizá por ello las investigaciones existentes hasta el momento se han centrado principalmente en su adopción. Las investigaciones sobre la aceptación de la tecnología son, desde hace décadas, un tema recurrente en la literatura que ha dado lugar a diferentes teorías y modelos (Jayasingh y Eze, 2009). En el contexto de la tecnología móvil, las teorías tradicionales también son válidas, pero necesitan alguna modificación para aumentar su poder de explicación (Cheng, 2015). En esta línea, los estudios sobre el teléfono móvil, como por ejemplo el de Chen et al. (2009), enfatizan que, dado que las diferencias personales influyen fuertemente en la adopción, es necesario incluir en el Modelo de Aceptación de la Tecnología (TAM) de Davis (1989) factores como la compatibilidad (Jayasingh y Eze, 2009), constructo procedente de la Teoría de Difusión de la Innovación (IDT) que puede definirse como el grado en el que una innovación es percibida como consistente con los valores, las experiencias pasadas y las necesidades de los potenciales adoptantes (Rogers, 2003). Trasladada al contexto móvil, la compatibilidad puede definirse como el grado por el cual realizar transacciones de comercio móvil se percibe como consistente con los valores, las necesidades y las experiencias pasadas de los potenciales clientes (Chen, 2008; Khraim et al., 2011; Chemingui y Ben lallouna, 2013). En definitiva, la compatibilidad refleja la coincidencia entre el usuario, la tecnología, la tarea a realizar y la situación de compra (Karahanna et al., 2006). Investigadores como Wu y Wang (2005), Mallat et al. (2009) y Chung (2014), entre otros, han aplicado el concepto de la compatibilidad directamente a situaciones específicas de comercio móvil. En cuanto a las relaciones entre la compatibilidad y otros constructos, lo más frecuente es situarla como antecedente de la intención de uso, de la facilidad de uso percibida y de la utilidad percibida (Sun et al., 2009; Cheung y Vogel, 2013; Di Russo y Douglas, 2013; Hanafizadeh et al., 2014). Wu et al. (2007) afirman que cuanto más compatible es una innovación con el usuario, menos esfuerzo necesita éste para aprenderla y mayores son las ventajas que percibe. La compatibilidad entre las características del teléfono móvil y el estilo de vida de los usuarios es un factor clave para la adopción de la banca móvil (Mohammadi, 2015; Shaikh y Karjaluoto, 2015), el comercio y el marketing móvil (Oh et al., 2003; Wu y Wang, 2005; Lee y Jun, 2007; Lin, 2010; Tanakinjal et al., 2010; Chemingui y Ben lallouna, 2013), la actitud hacia la publicidad móvil (Lee y Jun, 2007; Lin y Lu, 2015) y la intención de recompra (Jiménez y San Martín, 2017). Así, en la literatura se pueden encontrar indicios sobre la necesidad de profundizar en dicha variable XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 434 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS cuando se estudia el comportamiento de los consumidores (Chen et al., 2009; Jayasingh y Eze, 2009; Mohammadi, 2015). Dado que son muchos los estudios que han analizado la relación existente entre compatibilidad e intención de compra (Lee y Kim, 2011; Wu y Wang, 2005; Chung, 2014), pero apenas existen los que analizan los determinantes de la compatibilidad con la compra por el móvil (Ruiz et al., 2010), nuestro trabajo tiene como objetivo conocer, dentro del contexto de las compras móviles, el efecto de dos variables intrínsecas al comprador y dos variables extrínsecas al mismo, sobre la percepción de compatibilidad de la compra por móvil con la vida del comprador. Para lograr dicho objetivo, la segunda sección realiza una revisión de la literatura que culmina con la propuesta de hipótesis. Presentado el modelo global de la investigación, pasamos a la tercera sección, que se centra en los detalles del estudio empírico. Finalmente, la cuarta sección contiene las principales conclusiones, implicaciones profesionales, limitaciones y futuras líneas de investigación. 2. Determinantes de la compatibilidad en comercio móvil Como se ha explicado anteriormente, la compatibilidad influye positivamente en la adopción de dispositivos móviles con fines transaccionales (Lin, 2010), de manera que la compatibilidad con las tecnologías móviles tiene una relación positiva con la actitud hacia la compra móvil y ésta, a su vez, un efecto directo sobre la intención de compra móvil (Lee y Kim, 2011). Dada la importancia de la compatibilidad en el contexto del comercio móvil, esta investigación juega un papel importante, ya que al contrario de lo que se ha realizado hasta ahora, no analiza el efecto de la compatibilidad sobre otras variables, sino al revés. Tal como se observa en la Tabla 1, hay insuficientes trabajos en la literatura previa que analicen los determinantes de la compatibilidad. TABLA 1: Revisión de la literatura sobre antecedentes y consecuentes de la compatibilidad en el contexto móvil. Relación con la compatibilidad Antecedentes Consecuentes Autores de referencia Positivo --- Utilidad percibida (+) Wu et al. (2007); Sun et al. (2009); Ojha et al. (2009); Akturan y Tezcan (2012); Cheung y Vogel (2013); Crespo et al. (2013); Di Russo y Douglas (2013); Hanafizadeh et al. (2014) Facilidad de uso percibida (+) Intención de uso (+) Ventajas percibidas (+) Beatty et al. (2001); Vijayasarathy (2004);Wu et al. (2007) --- Intención de recompra (+) Jiménez y San Martín (2017) --- Adopción de tecnologías online (comercio electrónico, banca online, gobierno electrónico, formación online, juegos online, libros electrónicos) (+) Verhoef y Langerak (2001); Chen et al. (2002); Carter y Belanger (2004); Kolodinsky et al. (2004); Vijayasarathy (2004); Hernández y Mazzon (2007); Lin (2007); Liao y Lu (2008); Papies y Clement (2008), Ojha et al. (2009); Crespo y del Bosque (2010); Hernández-García et al. (2010); Schierz et al. (2010); Chen (2011); Hussein et al. (2011); Lai y Chang (2011); XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 435 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS Lu et al. (2011); Al-Ajam y Nor (2013); Crespo et al. (2013); Hanafizadeh et al. (2014); Cristóvão (2016); Faqih (2016) --- Adopción de tecnologías móviles (servicios móviles de información y entretenimiento, servicios de pagos móviles, banca móvil, comercio móvil, marketing móvil y publicidad móvil) (+) Oh et al. (2003); Lee et al. (2003); Meuter et al. (2005); Wu y Wang (2005); Hernández y Mazzon (2007); Lee y Jun (2007); Mallat (2007); Tan y Chou (2008); Kim et al. (2009); Mallat et al. (2009); Roach (2009); Koenig-Lewis et al. (2010); Lin (2010); Liu y Li (2010); Schierz et al. (2010); Tanakinjal et al. (2010); Wessels y Drennan (2010); Sangle y Awasthi (2011); Yang et al. (2012); Chemingui y Ben lallouna (2013); Chen (2013); Hanafizadeh et al. (2014); Di Pietro et al. (2015); Kang et al. (2015); Lin y Lu (2015); Mohammadi (2015); Pham y Ho (2015); Shaikh y Karjaluoto (2015); Wong et al. (2015); Koksal (2016); Ozturk et al. (2016); Wang et al. (2016); Liu y Yi (2017) --- Actitud hacia la compra móvil (+) Lee y Kim (2011); Wu y Wang (2005); Chung (2014) Intención de compra móvil (+) Entretenimiento (+) --- Ruiz et al. (2010) Negativo --- Esfuerzo de aprendizaje (-) Beatty et al. (2001); Vijayasarathy (2004);Wu et al. (2007) Nota: + : Relación positiva; - : negativa; --- no se analiza. Si las empresas se centran en conseguir que la compra por móvil sea compatible con el estilo de vida de sus clientes, lograrán que las nuevas tecnologías se vean de una manera más familiar (Ilie et al., 2005). Para ello, proponemos cuatro variables determinantes de la compatibilidad con el comercio móvil: dos intrínsecas (la autoeficacia y la propensión a las innovaciones) y dos extrínsecas (la implicación y el entretenimiento); las cuales iremos explicando a continuación. 2.1. Autoeficacia La autoeficacia está arraigada en la Teoría Cognitiva Social (Bandura, 1986) y puede definirse como el grado de confianza que un individuo tiene sobre su capacidad de desarrollar un determinado comportamiento (Khraim et al., 2011; Sripalawat et al., 2011; Huffman et al., 2013), por ejemplo, realizar una tarea específica (como puede ser una compra) utilizando el móvil (Venkatesh y Bala, 2008; Ozturk et al., 2016). La importancia de esta variable radica en la predicción de comportamientos con los que el individuo se encuentra más familiarizado, puesto que las personas realizan tareas y actividades para las que se sienten más capacitadas y aquéllas en las que tienen mayor experiencia (Venkatesh y Davis, 2000; Pérez, 2014; Cruz, 2015; Carreón et al., 2015; Faqih y Jaradat, 2015). De acuerdo con Lai et al. (2012), esta variable es un predictor significativo de la adopción de tecnologías de la información, como por ejemplo los teléfonos inteligentes (Chen et al., XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 436 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS 2011). De hecho, durante los últimos años, han sido varios los investigadores que han analizado la compatibilidad en situaciones específicas de compra móvil (Wu y Wang, 2005; Mallat et al., 2009; Chung, 2014) concluyendo que ésta afecta positivamente a la adopción de dispositivos móviles con fines transaccionales (Lin, 2010), lo que la convierte en un antecedente del comercio móvil (Oh et al., 2003; Wu y Wang, 2005; Lee y Jun, 2007; Lin, 2010; Tanakinjal et al., 2010; Chemingui y Ben lallouna, 2013). En esta línea, teniendo en cuenta la importancia de la autoeficacia en el contexto de las compras móviles, así como su influencia sobre las percepciones que los usuarios tienen sobre la tecnología y las actividades relacionadas con ella (Venkatesh y Bala, 2008; Pérez, 2014; Faqih y Jaradat, 2015), proponemos como primera hipótesis que cuanto mayor sea la autoeficacia del usuario, es decir, su percepción de que tiene recursos, conocimientos y habilidades suficientes para comprar por el móvil (Venkatesh y Bala, 2008), más encajará este dispositivo con su estilo de vida y mayor será la compatibilidad percibida con el comercio móvil, de manera que realizar transacciones de comercio móvil se percibirá como consistente con los valores, las necesidades y las experiencias pasadas del usuario (Chen, 2008; Khraim et al., 2011; Chemingui y Ben lallouna, 2013). H1. La autoeficacia tiene un efecto positivo sobre la compatibilidad con el comercio móvil. 2.2. Propensión a las innovaciones La propensión a las innovaciones es una característica innata de los individuos (Citrin et al., 2000; Rogers, 2003; Park, Yu y Joyce, 2010) que puede definirse como la voluntad del individuo de adoptar productos o ideas que son nuevas en el contexto de su experiencia individual (Aldás‐Manzano et al., 2009), por ejemplo, cualquier nueva tecnología de la información (Lu et al., 2005). Este concepto fue introducido por Agarwal y Prassad (1998), quienes concluyeron que las personas cuya personalidad alberga la propensión a las innovaciones en el campo de las nuevas tecnologías responderán positivamente al conocimiento de dichas tecnologías, tratarán de experimentar con ellas en cuanto sean conscientes de su existencia y disfrutarán haciéndolo. De acuerdo con el concepto de "clúster tecnológico" de Rogers (2003), utilizado para examinar la aceptación del Internet móvil (Cheong y Park, 2005; Wong et al., 2015) y el comercio móvil (Yang, 2005), la investigación de Aldás‐Manzano et al. (2009) concluye que si un consumidor ya ha comprado online es más probable que compre a través de su dispositivo móvil, ya que es presumible que los consumidores adopten una tecnología que ofrezca las mismas funciones que otras que ya han adoptado, es decir, su percepción de compatibilidad será mayor al haber eliminado las barreras de la compra a distancia previamente (Sivanad et al., 2004). La compatibilidad de una innovación con los posibles adoptantes puede acelerar o retardar la tasa de adopción (Zolkepli y Kamarulzaman, 2015) y lleva a los usuarios a utilizar para más actividades las innovaciones tecnológicas (como es el móvil) (García y Calantone, 2002; Rogers, 2003; Kitchen y Panopoulos, 2010). En esta línea, han sido varios los estudios que han examinado el impacto de esta variable sobre la adopción de servicios móviles (Jones et al., 2003, Jeong et al., 2009). Diversos investigadores como Dholakia y Uusitalo (2002), Al-Gahtani et al. (2007) y Jeong et al. (2009), entre otros, han demostrado que una mayor exposición personal a las nuevas tecnologías conlleva una mayor predisposición a la compra a través de ellas (Dholakia y Uusitalo, 2002; Ilie et al., 2005). Teniendo en cuenta lo anterior y, dado que la percepción de compatibilidad con la compra móvil está XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 437 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS relacionada con los valores, las necesidades y las experiencias pasadas (Chen, 2008; Khraim et al., 2011; Chemingui y Ben lallouna, 2013), proponemos como segunda hipótesis que cuanto mayor sea la propensión del individuo a las innovaciones, mayor será la compatibilidad percibida con el comercio móvil. H2. La propensión a las innovaciones tiene un efecto positivo sobre la compatibilidad con el comercio móvil. 2.3. Implicación Como señalan Drennan y Mort (2003), las características personales del individuo tienen un impacto significativo en la adopción y utilización de nuevas tecnologías para comprar y, sin embargo, son escasos los estudios al respecto. La implicación con la compra móvil, definida por San Martín et al. (2012) como un estado estable y duradero de relevancia personal e interés hacia el canal (móvil) utilizado para comprar, ha sido considerada en las últimas décadas como una de las variables explicativas del comportamiento individual, de manera que, en un contexto transaccional, se espera que los individuos que se enfrentan a la misma decisión de compra se comporten manera diferente según su grado de implicación (Dholakia, 2001). El uso intensivo de una tecnología está relacionado con el estilo de vida de los usuarios (Ruiz et al., 2010), de manera que los usuarios con una alta implicación disfrutan de la interacción con la tecnología sin preocuparse de los posibles riesgos asociados a las transacciones (Novak et al., 2003), lo que hace que autores como Sánchez (2005) vinculen esta variable a la aceptación de las tecnologías y sus actividades relacionadas, como por ejemplo, la compra a través de dispositivos móviles. Teniendo en cuenta lo anterior, como tercera hipótesis proponemos que cuanto mayor sea la implicación del usuario con la compra por móvil, es decir, cuanto mayor sea su interés por ésta, más probable será que la perciba como compatible con su estilo de vida y, por tanto, con su comportamiento de compra. H3. La implicación tiene un efecto positivo sobre la compatibilidad con el comercio móvil. 2.4. Entretenimiento De acuerdo con Van der Heijden (2004), el entretenimiento, definido por Moon y Kim (2001) como la experiencia percibida por los usuarios durante la interacción hombremáquina, actúa como un antecedente de la facilidad de uso y de la utilidad percibidas, lo que indica que una tecnología entretenida es para los usuarios más útil y fácil de utilizar. En esta línea, la Teoría Unificada de Aceptación y Uso de Tecnología (UTAUT2) de Venkatesh et al. (2012) incluía posteriormente la motivación hedónica, es decir, la diversión asociada al uso de una tecnología, como un predictor significativo de la aceptación de la tecnología. En el contexto de los dispositivos móviles, el entretenimiento percibido tiene un impacto positivo sobre el uso de servicios móviles (Chemingui y Ben lallouna, 2013). La investigación de Ruiz et al. (2010) sobre los factores determinantes del uso de SMS para participar en programas de televisión concluye que el entretenimiento ejerce una influencia positiva sobre la compatibilidad, lo que permite concluir, que existe una relación muy estrecha entre el móvil y la persona, ya que cuanto más se disfruta con los programas, en mayor medida se considera que participar en los mismos encaja con los estilos y forma de vida de los consumidores. De forma análoga, como cuarta hipótesis de esta investigación proponemos que cuanto mayor sea el entretenimiento percibido por el XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 438 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS usuario en la compra a través del móvil, mayor será la compatibilidad percibida con el comercio móvil. H4. El entretenimiento tiene un efecto positivo sobre la compatibilidad con el comercio móvil. 3. Estudio empírico 3.1. Instrumento de medida y trabajo de campo A partir de la revisión de la literatura previa se identificaron y, en su caso, se adaptaron los indicadores que permiten medir cada variable para garantizar la validez de contenido (ver apéndice). Las escalas de medida utilizadas fueron tipo Likert de cinco puntos. Para medir la autoeficacia se utilizó como referencia el estudio de Chen et al. (2001), para la propensión a las innovaciones el trabajo de Goldsmith y Hofacker (1991), para el entretenimiento los trabajos de Cyr et al. (2005) y Nysveen et al. (2005), para la implicación los de Zinkhan y Locander (1988) y Keaveney y Parthasarathy (2001) y para la compatibilidad los de Premkumar et al. (1994) y Chemingui y Ben lallouna (2013). La obtención de la información primaria se realizó a través de encuestas personales realizadas a usuarios de teléfono móvil elegidos aleatoriamente entre los miembros de un panel nacional de telefonía móvil que respondieron afirmativamente a la pregunta filtro de haber realizado compras mediante un smartphone. Después del primer contacto telefónico que sirvió para identificar a los entrevistados que cumplían el criterio de selección de la muestra (i.e. haber comprado por móvil), se acordó una entrevista personal para realizar el cuestionario que tenía una duración máxima de 15 minutos. Se estimuló la participación mediante cupones de descuento en comercios locales y, en un periodo temporal de tres meses de trabajo de campo, se obtuvo una muestra válida de 583 compradores por móvil mexicanos. Se les pidió su valoración a las escalas utilizadas en referencia al último producto y/o servicio comprado por teléfono móvil (el 72,6% compró productos que se consumen de forma digital, mientras que el 27,4% compró productos que consumió físicamente después de la compra mediante el móvil). El perfil socio-demográfico de la muestra responde al de hombres (57,8%) de 18 a 34 años (80,1%), más de la mitad con estudios universitarios o de formación profesional (62,1%), el 31,1% trabajan, el 57% estudian y el 0,9% no poseen empleo y con una estructura del hogar que incluye a una pareja más hijos (38,9%). La edad de la muestra de nuestro estudio es similar al perfil nacional, según los escasos datos secundarios disponibles sobre compradores por móvil en México de AMIPCI (2016), que señalan que un 54% son hombres y 84% tienen entre 18 y 34 años de edad. Para descartar la posible existencia del sesgo del método común, se realizó el test de Harman de un solo factor. Atendiendo a las recomendaciones de Pan et al. (2015), si se extrae un único factor mediante el método de ejes principales, éste explica el 38,8% de la varianza, porcentaje que está por debajo del 50% (valor comúnmente aceptado para detectar problemas de sesgo del método). XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 439 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS 3.2. Análisis mediante PLS-SEM Dentro del análisis preliminar con el programa IBM SPSS Statistics 19, se obtuvieron los estadísticos descriptivos de las variables observables (Tabla 2). Posteriormente, se utilizó la técnica de PLS-SEM, una técnica especialmente valiosa y robusta en análisis exploratorios, con pocos indicadores, muestras pequeñas, sin necesidad de asumir normalidad en los datos y con creciente aceptación en áreas de marketing y gestión de sistemas de la información (Hair et. al., 2014; Chin, 2010). Se siguió el proceso de dos etapas señalado por Hair et. al. (2014), en el que se especificó el modelo de medida y posteriormente se testaron las relaciones entre los constructos. La especificación del modelo de medida implica evaluar las relaciones entre los indicadores y los constructos. Se aceptó el modelo de medida al corroborar que todas las cargas de las variables reflectivas eran significativas y superiores a 0,7 con la ayuda del programa SmartPLS3 mediante el procedimiento de bootstrapping con 5000 muestras. Posteriormente, se verificó que los valores del alpha de Cronbach (α > 0,6), la fiabilidad compuesta (FC > 0,7), la correlación de Spearman (rho_A > 0,7) y la varianza extraída promedio (AVE > 0,5) superaran los valores requeridos para considerar fiable y valido el modelo de medida (Hair et. al., 2014; Hair et al., 2011) (Tabla 2). TABLA 2: Modelo de medida. Variable Ítem Media Desviación estándar Carga α FC rho_A AVE Autoeficacia AE1a 3,34 1,11 1,000*** - - - - Propensión a las innovaciones Inn1 3,35 1,13 0,844*** 0,812 0,885 0,854 0,720 Inn2 3,05 1,13 0,871*** Inn3 3,45 1,11 0,831*** Implicación Imp1 2,47 1,26 0,835*** 0,834 0,900 0,843 0,750 Imp2 2,91 1,19 0,886*** Imp3 2,70 1,24 0,876*** Entretenimiento Ent1 2,76 1,18 0,849*** 0,868 0,909 0,873 0,715 Ent2 3,24 1,11 0,840*** Ent3 3,18 1,06 0,835*** Ent4 3,03 1,10 0,858*** Compatibilidad Comp1 2,81 1,18 0,847*** 0,839 0,893 0,852 0,677 Comp2 2,80 1,20 0,867*** Comp3 2,75 1,14 0,853*** Comp4 2,95 1,21 0,714*** Nota: *** p<0.01; a Mono-ítemLa validez convergente se observó siguiendo las directrices de Fornell y Larcker (1988), comprobando que la raíz de la varianza extraída en todos los casos es superior a las correlaciones entre los constructos. Asimismo, se corroboró mediante el método más reciente propuesto por Henseler et al. (2015), en el que se observó que valor de la ratio Heterotrait-Monotrait (HTMT) era inferior a 0,85 (Henseler et al., 2016). Adicionalmente, se examinó que en la matriz de correlaciones no existieran valores superiores a 0,9 (la más XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 440 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS alta es 0,767), para descartar la presencia de del sesgo del método común (Kim et al., 2013; Podsakoff et al., 2003) (Tabla 3). TABLA 3: Matriz de correlaciones y ratio Heterotrait-Monotrait (HTMT). Compatibilidad Entretenimiento Implicación Propensión a las innovaciones Autoeficacia Compatibilidad 0,823 0,848 0,512 0,440 0,318 Entretenimiento 0,767 0,846 0,470 0,338 0,286 Implicación 0,432 0,405 0,866 0,673 0,613 Propensión a las innovaciones 0,379 0,300 0,560 0,849 0,425 Autoeficacia 0,292 0,268 0,559 0,383 1,000 Nota: En la diagonal se muestra los valores de la raíz cuadrada del AVE, debajo de la diagonal las correlaciones entre los constructos y por encima de la diagonal la ratio HTMT. Una vez validado el modelo de medida, se siguieron las recomendaciones de Henseler et al. (2016) para determinar el ajuste del modelo global (SRMR < 0,056) y la relevancia y validez predictiva del modelo (R2 = 0,617, R2 ajustado = 0,615 y Q2 = 0,393). Finalmente, la Figura 1 muestra la significatividad de las relaciones estructurales y los coeficientes de relación entre las variables. FIGURA 1: Resultados del modelo estructural propuesto. Nota: β: coeficiente beta; ***p<0.01; **p<0.05; n.s. Relación no significativa. Los resultados del modelo propuesto sugieren rechazar la hipótesis H1 que propone una relación positiva entre la autoeficacia percibida y la compatibilidad (β: 0,020; p > 0,050). Mientras que permiten aceptar el efecto positivo y significativo de la propensión a las innovaciones (β: 0,124; p < 0,000), la implicación (β: 0,697; p < 0,050) y el entretenimiento percibido (β: 0,697; p < 0,000) en la compatibilidad. En este sentido, no se rechazan las hipótesis H2, H3 y H4. Siguiendo las recomendaciones de estudios previos sobre la compatibilidad con el móvil (Ozturk et al., 2016), se incluyeron como variables de control las características β: 0,020 n.s. β: 0,124 *** β: 0,068 ** β: 0,697 *** Autoeficacia Propensión a las innovaciones Implicación Entretenimiento Compatibilidad XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 441 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS Jones, M.A. et al. (2003). The product-specific nature of impulse buying tendency. Journal of Business Research, 56(7), 505-12. Kang, J.-Y.M., Mun, J.M. & Johnson, K.K.P. (2015). In-store mobile usage: Downloading and usage intention toward mobile location-based retail apps, Computers in Human Behavior, 46, 210-217. Karahanna, E. et al. (2006). Reconceptualizing compatibility beliefs in technology acceptance research, MIS Quarterly, 30(4), 781-804. Keaveney, S.M. & Parthasarathy, M. (2001). 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Entretenimiento Ent1 Relajación percibida en la compra a través del móvil. Ent2 Entretenimiento percibido con la compra a través del móvil. Ent3 Percepción de mantenerse ocupado cuando se compra a través del móvil. Ent4 Disfrute y placer percibidos en la compra a través del móvil. Compatibilidad Comp1 Gusto por compatibilizar la compra de productos y servicios con el uso del móvil. Comp2 Afirmación de que la compra por móvil encaja con el estilo de vida propio. Comp3 Compatibilidad entre la compra por móvil y el comportamiento individual. Comp4 Percepción de que la compra por móvil es algo necesario en la vida actual. a Mono-ítem. XXIX CONGRESO DE MARKETING AEMARK 2017 453 de 1617 ÍNDICE TRABAJOS