El boca a boca electrónico (eWOM) en productos de búsqueda y experiencia. Una investigación basada en críticas de clientes de Amazon.es

MÁSTER UNIVERSITARIO EN ESTUDIOS AVANZADOS EN DIRECCIÓN DE EMPRESAS EL BOCA A BOCA ELECTRÓNICO (EWOM) EN PRODUCTOS DE BÚSQUEDA Y EXPERIENCIA. UNA INVESTIGACIÓN BASADA EN CRÍTICAS DE CLIENTES DE AMAZON.ES. TRABAJO FIN DE MÁSTER Juan Adrián Calderón, 2 de noviembre de 2018 Departamento de Economía Financiera y Dirección de Operaciones EL BOCA A BOCA ELECTRÓNICO (EWOM) EN PRODUCTOS DE BÚSQUEDA Y EXPERIENCIA. UNA INVESTIGACIÓN BASADA EN CRÍTICAS DE CLIENTES DE AMAZON.ES. Trabajo Fin de Máster presentado para optar al Título de Máster Universitario de Estudios Avanzados en Dirección de Empresas por Juan Adrián Calderón, siendo el tutor del mismo el Doctor D. Francisco José Arenas Márquez. Vº. Bº. del Tutor: Alumno/a: D. Francisco José Arenas Márquez D. Juan Adrián Calderón Sevilla, 2 de noviembre de 2018 MÁSTER UNIVERSITARIODE ESTUDIOS AVANZADOS EN DIRECCIÓN DE EMPRESAS FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES TRABAJO FIN DE MÁSTER CURSO ACADÉMICO [2017-2018] TÍTULO: EL BOCA A BOCA ELECTRÓNICO (EWOM) EN PRODUCTOS DE BÚSQUEDA Y EXPERIENCIA. UNA INVESTIGACIÓN BASADA EN CRÍTICAS DE CLIENTES DE AMAZON.ES. AUTOR/A: JUAN ADRIÁN CALDERÓN TUTOR/A: DR. D. FRANCISCO JOSÉ ARENAS MÁRQUEZ LÍNEA DE TRABAJO: Sistemas de Información RESUMEN: En el presente trabajo se analizan las posibles diferencias que presenta el boca a boca electrónico o eWOM (electronic Word Of Mouth) en los productos de búsqueda y experiencia, siguiendo la clasificación clásica realizada por Philip Nelson (1970) y con amplia repercusión en trabajos posteriores. Para ello, en primer lugar, se ha realizado una revisión teórica de los conceptos WOM, eWOM, productos de búsqueda y experiencia, así como de la influencia y características que presenta el eWOM en estos productos según estudios previos de diversos autores. Posteriormente, se desarrolla un estudio empírico en el que se analizan y comparan diferentes elementos de las opiniones de los consumidores sobre productos de búsqueda y experiencia, considerado “top ventas” en Amazon.es, el principal portal de ventas online en España. PALABRAS CLAVE: eWOM en Productos de búsqueda y experiencia; eWOM; Productos de búsqueda; Productos de experiencia. - 4 - ÍNDICE CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN: OBJETIVOS, JUSTIFICACIÓN, METODOLOGÍA Y ESTRUCTURA. ................................................................ 11 1.1. OBJETIVOS .................................................................................................................... 11 1.1.1. Objetivos generales ................................................................................................. 11 1.1.2. Objetivos específicos ............................................................................................... 11 1.2. METODOLOGÍA ............................................................................................................. 11 1.2.1. Análisis teórico: búsqueda de información .............................................................. 11 1.2.2. Estudio empírico: fuente de los datos ..................................................................... 11 1.2.3. Estudio empírico: productos seleccionados ............................................................ 14 1.2.4. Estudio empírico: unidad muestral y variables analizadas ..................................... 16 1.2.5. Estudio empírico: captura de datos ......................................................................... 17 1.2.6. Estudio empírico: tratamiento y análisis de los datos, estadísticos utilizados ........ 20 1.3. Estructura ....................................................................................................................... 23 CAPÍTULO 2. ANÁLISIS TEÓRICO .............................................................. 25 2.1. BOCA A BOCA ELECTRÓNICO (EWOM) .................................................................... 25 2.1.1. Del WOM al eWOM. Conceptos. ............................................................................. 25 2.2. PRODUCTOS DE BÚSQUEDA Y PRODUCTOS DE EXPERIENCIA. CONCEPTOS. . 28 2.3. INFLUENCIA DEL EWOM EN PRODUCTOS DE BÚSQUEDA Y EXPERIENCIA. ...... 29 CAPÍTULO 3. RESULTADOS DEL ESTUDIO EMPÍRICO. .......................... 33 3.1. COMPARACIÓN ENTRE PRODUCTOS DE BÚSQUEDA Y PRODUCTOS DE EXPERIENCIA. ........................................................................................................................... 33 3.2. COMPARACIÓN ENTRE LOS DISTINTOS PRODUCTOS QUE COMPONEN LA MUESTRA. .................................................................................................................................. 36 3.3. ANÁLISIS DE LAS CORRELACIONES ENTRE LAS VARIABLES DE EWOM CONSIDERADAS. ...................................................................................................................... 40 3.3.1. Análisis de las correlaciones entre las variables de eWOM según el tipo de producto (búsqueda y experiencia). ........................................................................................ 41 3.3.2. Análisis de las correlaciones entre las variables las variables de eWOM al nivel de los productos de la muestra. ................................................................................................... 45 CAPÍTULO 4. CONCLUSIONES ................................................................... 53 - 6 - El boca a boca electrónico (EWOM) en productos de búsqueda y experiencia. Una investigación basada en críticas de clientes de Amazon.es - 7 - Relación de Figuras Figura 1. Formulario para publicar una opinión en Amazon.es ................................... 12 Figura 2. Valoración de un cliente de Amazon.es ....................................................... 13 Figura 3. Calificación de un producto en Amazon.es .................................................. 13 Figura 4. Utilidad ......................................................................................................... 14 Figura 5. Panel principal de Import.io .......................................................................... 17 Figura 6. Nuevo extractor ........................................................................................... 18 Figura 7. Selección de elementos a capturar .............................................................. 18 Figura 8. Extraer varias páginas de forma automática ................................................ 19 Figura 9. Generación manual de URLs ....................................................................... 19 Figura 10. Hoja con los datos codificados en bruto ..................................................... 20 Figura 11. Hoja con los datos codificados y limpios .................................................... 20 Adrián Calderón, Juan - 14 - la calidad de sus aportes. Además, en base a criterios similares, Amazon destaca en las páginas de opiniones de cada uno de sus productos un comentario principal positivo y otro negativo. Figura 4. Utilidad Fuente: Amazon.es 1.2.3. Estudio empírico: productos seleccionados Una vez determinada la fuente de la que extraeremos los datos del estudio empírico, optamos por la selección de distintos productos, tanto de búsqueda como de experiencia. En base a la clasificación de productos propuesta por Nelson (1970, 1974), decidimos seleccionar tres productos de búsqueda y tres de experiencia para conformar nuestra muestra. Los criterios de selección de dichos productos fueron principalmente dos: - Decidimos seleccionar productos que, en mayor o menor medida, hubieran sido ya objeto de análisis en trabajos previos sobre eWOM. Con ello, además de respaldar su consideración como producto representativo de la categoría de búsqueda o experiencia pretendíamos poder establecer comparativas con los resultados de nuestro trabajo. - Necesitábamos obtener una muestra de datos significativa, por lo que, para cada uno de los tipos de producto elegidos, se seleccionaron 5 artículos considerados top ventas en la web de Amazon. Dichos artículos incluyen, dentro de su modalidad, un número mayor de críticas y comentarios realizados por consumidores. La tabla 1 recoge los 30 artículos seleccionados para formar nuestra muestra, clasificados según el tipo de producto. Se incluyen asimismo diversos trabajos previos que respaldan su inclusión en dicha muestra: Código Producto Categoría Fuentes 1-5 Videojuego Experiencia (Zhu y Zhang; 2006) 6-10 Disco Música Experiencia (Nelson, 1970; Weathers, Sharma, y Wood, 2007) 11-15 Libro Experiencia (Chevalier y Mayzlin, 2006) 16-20 Cámara Digital Búsqueda (Huang, Lurie, y Mitra, 2009; Nelson, 1970) 21-25 Teléfono Móvil Búsqueda (Bei, Chen, y Widdows, 2004; Mudambi y Schuff, 2010) 26-30 Impresora Láser Búsqueda (Mudambi y Schuff, 2010; Weathers et al., 2007) Tabla 1. Productos utilizados en la investigación. Fuentes descritas en la tabla. El boca a boca electrónico (EWOM) en productos de búsqueda y experiencia. Una investigación basada en críticas de clientes de Amazon.es - 15 - Como antes se ha señalado, si nos adentramos en un mayor nivel desagregación de la muestra, se seleccionaron cinco artículos representativos de cada tipo de producto seleccionado. Para ello, acudimos a fuentes especializadas. Así, en el caso de los videojuegos, realizamos una doble selección: en primer lugar elegimos la plataforma PlayStation 4 ya que, según datos de la Asociación Española del Videojuego, fue la plataforma de videojuegos más utilizada en 2017. Posteriormente seleccionamos los juegos más vendidos de esa plataforma según el mismo estudio (AEVI (Asociación Española del Videojuego), 2017). Producto Código Título Desarrollador Videojuego 1 FIFA 18 ELECTRONIC ARTS 2 CALL OF DUTTY: WWII ACTIVISION BLIZZARD 3 GRAND THEFT AUTO V ROCKSTARS GAMES 4 FIFA 17 ELECTRONIC ARTS 5 C. BANDICOOT N.SANE TRILOGY ACTIVISION BLIZZARD Tabla 2. Videojuegos más vendidos de 2017 Fuente: AEVI (Asociación Española del Videojuego) (2017) En el resto de casos, la selección de los artículos se ha realizado siguiendo también el criterio de los artículos más vendidos en el pasado año. Las tablas 3 a 7 detallan los artículos finalmente seleccionados, así como las fuentes consultadas. Producto Título Autor CD de Música 6 Lo niego todo Joaquín Sabina 7 Divide Ed Sheeran 8 La La Land Varios 9 Quítate las gafas Melendi 10 Hijos del mar David Bisbal Tabla 3. CD de música más vendidos de 2017 Fuente: Elpais.com (2018b), Revistavanityfair.es (2018), State & The (2018) Producto Título Autor Libro 11 Patria Fernando Aramburu 12 Todo esto te daré Dolores Redondo 13 El laberinto de los espíritus Carlos Ruiz Zafón 14 Origen Dan Brown 15 Una columna de fuego Ken Follet Tabla 4. Libros más vendidos de 2017 Fuente: Elpais.com (2018c), statista.com (2018) Adrián Calderón, Juan - 16 - Producto Modelo Fabricante Teléfono Móvil 16 Galaxy J5 Samsung 17 Galaxy J3 Samsung 18 P8 Lite Huawei 19 Galaxy J7 Samsung 20 Iphone 7 Apple Tabla 5. Teléfonos móviles más vendidos de 2017 Fuente: abc.es (2018), Andro4all.com (2018), Elpais.com (2018a) Producto Modelo Fabricante Cámara digital 21 D3400 Nikon 22 ESO 1300D Canon 23 EyproS VicTsing 24 Dsc-h300 Sony 25 D5300 Nikon Tabla 6. Cámaras digitales más vendidas de 2017 Fuente: Amazon.es (2018b) Producto Modelo Fabricante Impresora láser 26 Laserjet Pro M12w HP 27 SL-M2026/SEE Samsung 28 Laserjet Pro M15w HP 29 HL-3150CDW Brother 30 HLL2350DW Brother Tabla 7. Impresoras láser más vendidas de 2017 Fuente: Amazon.es (2018c) 1.2.4. Estudio empírico: unidad muestral y variables analizadas Una vez analizada la información que nos ofrece Amazon.es a través de las críticas de sus consumidores (Figura 2), determinamos que para la realización de nuestro análisis la unidad muestral debía ser la crítica. Teniendo en cuenta la información sobre eWOM disponible en cada una de estas críticas y en el perfil de sus autores, se seleccionaron las siguientes variables:  Puntuación: Número de estrellas que el revisor otorga al producto.  Utilidad: Número de consumidores que han valorado como útil una crítica.  Extensión de la reseña: Número de caracteres de la revisión.  Título de la reseña: Número de caracteres del título de la revisión.  Votos útiles del revisor: Número total de personas que han votado como útiles el conjunto de opiniones escritas por el revisor.  Número de reseñas del revisor: Numero de opiniones escrita por el revisor. El boca a boca electrónico (EWOM) en productos de búsqueda y experiencia. Una investigación basada en críticas de clientes de Amazon.es - 17 - 1.2.5. Estudio empírico: captura de datos Para extraer los datos sobre los que elaborar el estudio empírico se ha utilizado la herramienta import.io (Import.io, 2018). Es una herramienta que nos permite analizar de forma automática la estructura de una página web extrayendo de la misma los datos que le indiquemos como relevantes para nuestro estudio. Esta aplicación nos permite automatizar el proceso de extracción creando patrones de captura. Además, podemos extraer información de las distintas páginas de comentarios indicando la raíz de sus URLs y el número de páginas (Murillo, Murillo, Saavedra, y Quintero, 2018). Al finalizar la extracción, nos habilita la opción de exportar los datos en formato de tabla, lo que nos permite poder trabajar con dichos datos. Figura 5. Panel principal de Import.io Fuente: Elaboración propia En nuestro caso concreto, para cada producto es necesario realizar la búsqueda del producto deseado en Amazon.es, para, acto seguido, acceder a su descripción y pulsar el vínculo que lleva a las opiniones de los clientes. Una vez situados en esa sección, es necesario copiar la URL de la primera página de comentarios y anotar el número total de páginas disponibles. A continuación, nos trasladamos a import.io y creamos un nuevo extractor, tal y como aparece en la siguiente figura. Adrián Calderón, Juan - 18 - Figura 6. Nuevo extractor Fuente: Elaboración propia Una vez que termine de cargar la página web, la aplicación nos propondrá una relación de campos capturados, que se puede editar y modificar. En la figura siguiente podemos ver un ejemplo de la selección de elementos a capturar del perfil de un comprador. Figura 7. Selección de elementos a capturar Fuente: Elaboración propia Tras haber seleccionado todos los campos que deseamos capturar, sólo tenemos que cambiar su nombre para obtener una tabla lo más intuitiva posible. Por último, tendremos que indicar el resto de las URLs para así capturar todos los comentarios del mismo producto con un solo extractor. A continuación podrán darse dos situaciones: en la primera, la aplicación detectará automáticamente que hay varias páginas de comentarios y nos preguntará el número de ellas para generar de forma automática el resto de enlaces. El boca a boca electrónico (EWOM) en productos de búsqueda y experiencia. Una investigación basada en críticas de clientes de Amazon.es - 19 - Figura 8. Extraer varias páginas de forma automática Fuente: Elaboración propia Si no se produce la detección automática, tendremos que generar el resto de enlaces de manera manual. No obstante, si parte de estos enlaces es común a las distintas páginas de comentarios y otra parte cambia siguiendo un patrón, será posible acelerar este proceso, tal y como se recoge en la siguiente figura: Figura 9. Generación manual de URLs Fuente: Elaboración propia En el ejemplo anterior, el número de páginas que queremos capturar es 46, las cuales avanzan de una en una. Automáticamente se generarán todos los enlaces y, tras comprobar que son correctos, los añadiremos a la lista de la extracción de datos. El Adrián Calderón, Juan - 20 - proceso de extracción durará unos minutos, pudiéndose descargar los datos capturados en formato Excel u otros formatos al finalizar. Tras crear el primer extractor podemos ser más eficientes en el trabajo reutilizándolo para que el resto de capturas sigan un formato similar (en nuestro caso, las relacionadas con los comentarios de otros productos de la muestra). 1.2.6. Estudio empírico: tratamiento y análisis de los datos, estadísticos utilizados Una vez extraídos los datos de Amazon.es y descargados en distintas hojas Excel, procedimos a tratar esa información codificando cada registro en dos niveles:  Nivel 1. Tipo de producto (Búsqueda o experiencia).  Nivel 2. Subtipo de producto (Videojuego, CD, etc.). Figura 10. Hoja con los datos codificados en bruto Fuente: Elaboración propia Tras codificar los distintos registros procedimos a trabajar con la información para transformarla en números con los que obtener distintas estadísticas. Para ello se utilizaron diversas funciones dentro del propio software Excel (SI, LARGO, EXTRAE, etc.). Figura 11. Hoja con los datos codificados y limpios Fuente: Elaboración propia El boca a boca electrónico (EWOM) en productos de búsqueda y experiencia. Una investigación basada en críticas de clientes de Amazon.es - 21 - Finalmente, obtuvimos una tabla con los datos de las variables transformados en números y codificados según el tipo de producto. El número total de críticas recopilado, tal y como se recoge en la tabla 8, es 6699. PRODUCTO N SUBTIPO DE PRODUCTO N Producto de búsqueda 2866 Teléfonos móviles 1509 Cámaras digitales 753 Impresoras 604 Producto de experiencia 3833 Videojuegos 1268 CDs 302 Libros 2263 Total 6699 Total 6699 Tabla 8. Caracterización de la muestra. Fuente: Elaboración propia Fijándonos en las características de la muestra, observamos que el número de críticas que componen la muestra de productos de experiencia es superior a la de productos de búsqueda. A priori, esto podría contrastar con los datos de algunas investigaciones previas, en las que se observa que los consumidores tienden a escribir más críticas sobre productos de búsqueda que sobre productos de experiencia (Huang et al., 2009; Mudambi y Schuff, 2010; Weathers et al., 2007). Como veremos en el siguiente capítulo, resulta más sencillo recopilar información sobre los distintos atributos de los productos de búsqueda, tales como color, precio u otras especificaciones, ya que normalmente estos se presentan de manera directa y objetiva, de forma que se requiere menos tiempo y esfuerzo para conseguir dicha información (Huang et al., 2009). Por otra parte, en la investigación realizada por Mudambi y Schuff (2010), basada en críticas de productos de Amazon.com, se observa que son los productos de experiencia los que reciben un mayor número de críticas. Por tanto, debemos hacer algunas precisiones adicionales sobre la composición final de las críticas que componen la muestra. Si observamos la segunda parte de la tabla en la que encontramos los distintos artículos seleccionados para cada tipo de producto, comprobamos que el número total de críticas de productos de búsqueda es 2866. Este total se desagrega en 1509 críticas de teléfonos móviles, 753 reseñas de cámaras digitales y 604 opiniones de impresoras. En esta submuestra, comprobamos que tanto cámaras digitales como impresoras tienen un número de críticas parecido, sin embargo los teléfonos móviles tienen más del doble de críticas que cualquiera de los otros dos productos. Este hecho puede justificarse debido a que los teléfonos móviles se tratan de un producto de gran consumo, hasta el punto de que hay más teléfonos móviles que habitantes en el mundo (Rivero, 2017). Tanto es así, que España es considerado uno de los países con el ratio más elevado de smartphones por habitante del mundo (abc.es, 2016). Por tanto, no resulta llamativo que este tipo de producto reciba un número tan elevado de críticas en Amazon.es. Por otra parte, observamos que el número total de reseñas de productos de experiencia (N=3833) se compone principalmente de 1268 críticas de videojuegos, 302 reseñas de CDs y 2263 opiniones de libros. A priori, resulta llamativo el número tan elevado de críticas sobre libros, así como, en el sentido contrario, el número tan reducido de reseñas de CDs. Sin embargo, debemos tener en cuenta que Amazon comenzó su Adrián Calderón, Juan - 22 - andadura en Internet como una tienda online especializada en libros siendo considerada en la actualidad “la librería más grande del mundo”, al tener en su escaparate más de un millón de libros (Amazon.es, 2018a). Además posee su propio e-reader (kindle), lo que ha llevado a Amazon a ser líder mundial en venta de libros en formato electrónico, además de en formato papel (Elpais.com, 2018d; Revistaarcadia.com, 2017; Soler, 2009). Todo ello, unido a que Amazon incentiva a sus clientes para que publiquen sus experiencias de compra con el mayor detalle posible, puede justificar el elevado número de reseñas de este producto (Chevalier & Mayzlin, 2006). En el sentido contrario, resulta llamativo el reducido número de críticas de CDs. Según el informe de PROMUSICAE (2017), los ingresos procedentes de la música en streaming se incrementan año tras año. En 2017, los ingresos procedentes de la venta de música en formato digital suponían el 61% de los ingresos totales de la industria (20minutos.es, 2017). Este hecho está suponiendo un importante descenso en la venta de CDs de música (no así para los vinilos, que incrementan sus ventas año tras año, aunque siguen siendo un producto minoritario), por lo que desde ese punto de vista podría ser justificable el número tan reducido de críticas, ya que el principal mercado de música en España no se encuentra en Amazon, sino en plataformas como Spotify o iTunes. Tras el tratamiento de las reseñas, se procedió a realizar el análisis de los datos utilizando el software estadístico SPSS (Statistical Package for the Social Sciencies). A partir de él obtuvimos diversos estadísticos descriptivos y explicativos. En concreto, por lo que se refiere al primer grupo, hemos utilizado los siguientes:  Recuento (N). Indica el número de registros que componen muestra.  Media. Indica el promedio aritmético, la suma dividida por el número de casos.  Desviación estándar. Es una medida de dispersión en torno a la media (raíz cuadrada de la varianza) y mide el grado en que los registros de la variable se alejan de su media. Para explicar las diferencias entre productos de búsqueda y productos de experiencia sobre las variables seleccionadas en el estudio (Nivel 1), hemos utilizado la prueba t de Student. Esta prueba plantea la hipótesis nula de que las medias de ambas submuestras son idénticas. Por tanto, aceptando un p-level del 5%, decimos que rechazamos la hipótesis nula cuando la significación bilateral es menor que 0,05 y que, por tanto, existen diferencias estadísticamente significativas entre las medias presentadas por los productos de búsqueda y experiencia. Antes de aplicar la prueba t de Student, deberemos comprobar sí el modelo presenta homocedasticidad. Decimos que un modelo presenta homocedasticidad cuando el error de la variable endógena se mantiene a lo largo de las observaciones, es decir, cuando las varianzas son idénticas (IBM.com, 2018). Para comprobar si existe homogeneidad entre las varianzas de ambas submuestras hemos empleado el test de Levene, que contrasta la hipótesis nula de igualdad de varianzas. Por tanto, sí la significación que acompaña al valor estadístico F es menor que 0,05, rechazaremos la hipótesis nula y aceptaremos que hay heterogeneidad entre las varianzas. Por otra parte, para estudiar las diferencias entre los distintos tipos de productos (Videojuegos, Cds, etc.) sobre las variables hemos utilizado la prueba ANOVA de un factor. Esta prueba nos proporciona un análisis de varianza de un factor para una variable dependiente respecto a una variable independiente. Al igual que en la prueba T de Student, la hipótesis nula indica que los promedios de las submuestras son idénticos. Además, requiere realizar previamente el Test de Levene para conocer si existe homocedasticidad en el modelo. La prueba ANOVA no nos permite identificar, por sí misma, qué grupos se diferencian entre sí. Para ello realizaremos los análisis Post Hoc. El objetivo de estos análisis es conocer, tras haber realizado la prueba ANOVA, qué relaciones hay entre los grupos y El boca a boca electrónico (EWOM) en productos de búsqueda y experiencia. Una investigación basada en críticas de clientes de Amazon.es - 23 - las distintas variables, es decir, qué grupos se diferencian entre sí con respecto a una variable. En nuestro caso hemos utilizado las pruebas HSD Tukey y Games-Howell, la primera cuando asumimos varianzas iguales y la segunda las varianzas son heterogéneas, es decir, cuando el nivel de significación del test de Levene realizado previo a la prueba ANOVA es inferior al 5% (IBM.com, 2018). Por último, para estudiar las correlaciones entre las variables cuantitativas analizadas hemos utilizados el Coeficiente de Correlación de Pearson. Este estadístico mide el grado de covariación entre dos variables tomando valores entre -1 y 1. Para comprender el resultado del coeficiente, diremos que existe una dependencia total entre las dos variables cuando tome el valor 1, de forma que cuando una se incrementa, la otra lo hace en la misma proporción. En el sentido contrario, cuando el coeficiente de Pearson es -1 diremos que existe una relación inversa entre ambas variables, es decir, si una de ellas se incrementa, la otra disminuye en la misma proporción y viceversa. Por otra parte, sí el coeficiente es 0 concluimos que no existe relación lineal entre ambas variables. Si nos alejamos de los extremos, cuando el coeficiente se encuentra entre 0 y 1 decimos que existe correlación positiva, de forma que si una de las variables aumenta, la otra también lo hará. En el sentido contrario, cuando el coeficiente toma valores negativos, estaremos ante una correlación negativa y cuando una de las variables aumenta la otra disminuirá y viceversa (Martínez-Vara de Rey, 2002; Mondragón, 2014). 1.3. Estructura Tras el desarrollo de la introducción en el que exponemos los objetivos, metodología y estructura del trabajo, en el siguiente capítulo continuamos con un análisis teórico en el que se establecerán las bases teóricas sobre las que cimentaremos el trabajo. En esta parte analizaremos el concepto de WOM y eWOM así como su transición y, seguidamente, analizaremos distintas definiciones de productos de búsqueda y experiencia. Por último, comentaremos los efectos del eWOM sobre estos productos, según los estudios previos de otros autores. El tercer capítulo describirá los resultados del estudio empírico, empleando los estadísticos mencionados en el apartado de metodología. Por último, en el capítulo 4 expondremos las distintas conclusiones obtenidas tras el análisis y comparación de los resultados. Adrián Calderón, Juan - 30 - Sin embargo, investigaciones más recientes evidencian las diferencias entre ambos tipos de productos a pesar de que Internet haya influido de forma considerable en la transmisión de la información (Baek, Ahn, y Choi, 2012; Huang et al., 2009; Luo, Wieseke, y Homburg, 2012; Mudambi y Schuff, 2010). En este sentido, Huang et al. (2009) indican que los consumidores exponen sus opiniones de manera distinta según el tipo de producto, señalando, además, la gran implicación del eWOM sobre la toma de decisiones de compra de productos de experiencia. Asimismo, aunque, como antes se ha señalado, algunos autores afirman que en los productos de experiencia las opiniones negativas tienen un mayor efecto sobre la decisión de compra del consumidor, otros trabajos relativamente recientes, como el de Mudambi y Schuff (2010), concluyen el consumidor valora más las opiniones moderadas que las situadas en los extremos en este tipo de productos. Ello es debido a que, normalmente, dada la naturaleza subjetiva de sus características, los consumidores tienen a dar opiniones bastante extremas (me gusta, no me gusta), siendo las opiniones moderadas las menos comunes. Los consumidores serían, por tanto, bastante escépticos ante las valoraciones extremas de los demás, prestando mayor atención a las opiniones más objetivas dentro de la subjetividad propia de estos productos (Ghose y Ipeirotis, 2006). Sin embargo, Mudambi y Schuff (2010) indican que este efecto no se produce en el caso de los productos de búsqueda, donde no encuentran una relación entre la valoración del producto y la utilidad de la crítica. Por otra parte, según el estudio realizado por Ganu (2009), en el que se analizan críticas sobre restaurantes (producto de experiencia), se afirma que el sentido de la crítica (positiva o negativa) influye en la valoración que el revisor hace del producto (número de estrellas). Se indica que cuanto mayor sea el porcentaje de frases positivas de la crítica, mayor será la calificación que el revisor otorgue al producto. De igual forma, cuanto mayor sea el porcentaje de frases negativas recogidas en la reseña, menor será la calificación. Por su parte, Baek et al. (2012) sugieren que el tipo de producto influye de manera significativa en la forma de calificarlos. Como indicábamos anteriormente, los consumidores tienden a ser más extremistas en la forma de valorar los productos de experiencia, lo que influye de manera directa en su calificación (número de estrellas). Sin embargo, en el caso de los productos de búsqueda los consumidores tienden a calificar los productos de una forma más objetiva y no tan extremista (Mudambi & Schuff, 2010). En otro sentido, según los estudios realizados por Huang et al. (2009) y Weathers et al. (2007), los consumidores tienden a compartir más críticas acerca de productos de búsqueda que de productos de experiencia. Ello se debería a que resulta más sencillo recopilar información sobre los distintos atributos de los productos de búsqueda, tales como color, precio u otras especificaciones, ya que normalmente estos se presentan de manera directa y objetiva y se requiere menos tiempo y esfuerzo para conseguir dicha información (Huang et al., 2009). Desde el punto de vista de los vendedores, Franke, Huhmann, y Mothersbaugh (2004) afirman que los anunciantes deben tener en cuenta que la cantidad de información relevante que suministran sobre productos de búsqueda influye de forma positiva en la decisión de compra del consumidor final. Por ello, sugieren que los redactores presten mucha atención a la hora de exponer las características del producto, ofreciendo información de calidad. Además, exponen que este efecto se reduce bastante para los productos de experiencia, en los que los consumidores valoran más otra clase de información que la suministrada por las propias empresas. Esto es así, debido a que, en muchos casos, la información que los consumidores desean encontrar procede de la experiencia previa de otros clientes. El boca a boca electrónico (EWOM) en productos de búsqueda y experiencia. Una investigación basada en críticas de clientes de Amazon.es - 31 - En contraste con los estudios antes indicados, en la investigación realizada por Mudambi y Schuff (2010), basada en críticas de productos de Amazon.com, se observa que son los productos de experiencia los que reciben un mayor número de críticas. En este sentido, tras la revisión de distintos estudios previos, podemos indicar que resulta complicado determinar qué tipo de producto recibe más críticas puesto que es una variable que depende en gran medida de la plataforma en la que capturemos los datos y, sobre todo de los artículos que se seleccionen como parte de la muestra de productos de búsqueda y experiencia. Por otra parte, Baek et al. (2012) indican que la extensión del comentario se ve afectada por el tipo de producto del que se opine. En los resultados expuestos en la investigación realizada por Mudambi y Schuff (2010), basada en críticas de productos de Amazon.com similares a los seleccionados para nuestra muestra, se observa que la extensión media de las críticas sobre productos de experiencia es estadísticamente superior a la de los productos de búsqueda. En investigaciones anteriores se concluye que la extensión de las críticas influye de manera significativa y positiva sobre la utilidad percibida por parte de los consumidores que revisan dichas reseñas. Es decir, reseñas con textos más largos son percibidos como más útiles que aquellas que son más escuetas (Chevalier y Mayzlin, 2006; Mudambi y Schuff, 2010; Tobergte y Curtis, 2013). Racherla y Friskie (2012) llegaron a una conclusión similar en su investigación: las críticas más largas contienen, en la mayoría de los casos, más información sobre el producto y esto es bien valorado por los consumidores, ya que los ayuda a obtener experiencias de consumo de forma indirecta. Mudambi y Schuff (2010) indican que la correlación entre extensión de la crítica y utilidad es más acentuada en el caso de los productos de búsqueda. Además, indican que el número medio de votos útiles que reciben las críticas de productos de búsqueda es estadísticamente superior al de productos de experiencia. Estos autores explican este resultado basándose en que resulta más sencillo recopilar información sobre los atributos de los productos de búsqueda antes de su compra. De este modo, el contenido de la crítica será de mayor calidad cuanto mayor sea su extensión en el caso de los productos de búsqueda. Tobergte y Curtis (2013), complementan los resultados obtenidos por Mudambi y Schuff (2010), indicando que los consumidores que leen críticas sobre hoteles (productos de experiencia) son más propensos a buscar comentarios que son más fáciles de leer ya que, principalmente, buscan información específica, útil y fácilmente comprensible. Por otra parte, en contraste con Mudambi y Schuff (2010), en la investigación realizada por Huang et al. (2009) se indica, que los consumidores que buscan información en las reseñas de productos de búsqueda, leen un mayor número de ellas y están menos dispuestos a leer comentarios largos. En el sentido contrario a lo expuesto por Tobergte y Curtis (2013), indican que los consumidores que buscan información sobre productos de experiencia desean leer comentarios más extensos explicando las distintas cualidades del producto que sólo pueden conocerse tras haberlo consumido. Tobergte y Curtis (2013) indican que, independientemente del tipo de producto, las reseñas escritas por revisores que revelan su identidad son consideradas como más útiles que aquellas que son escritas por fuentes no identificadas, ya que el consumidor atribuye mayor credibilidad a las que son escritas por usuarios que muestran su nombre y fotos en su perfil. En este sentido, las opiniones escritas por revisores que tienen una gran cantidad de votos de utilidad en críticas anteriores son percibidas como más útiles que los comentarios escritos por usuarios con reputación baja (Tobergte y Curtis, 2013). Este autor, además, indica que incluir en las webs mecanismos de reputación que permitan a los usuarios reconocer a los mejores revisores puede reducir la incertidumbre con respecto a la calidad de los productos, ya que esta herramienta permite a los clientes identificar en quién confiar para tomar su decisión de compra (Tobergte y Curtis, 2013). Adrián Calderón, Juan - 32 - Sin embargo, Vermeulen y Seegers (2009) indican que para los productos de experiencia (hoteles), el poder de persuasión de las críticas escritas por revisores reputados es limitado, mientras que el de las reseñas firmadas por usuarios sin notoriedad es bastante superior. Estos autores justifican su afirmación indicando que los revisores expertos tratan aspectos bastante específicos que, en muchos casos, no son del todo interesantes para el usuario medio, mientras que los consumidores comunes escriben críticas explicando aspectos más comunes y relevantes para el resto de la comunidad. Por otra parte, Tsao, Hsieh, Shih, y Lin (2015) indican en su investigación que cuando la gerencia de las empresas, en su caso hoteleras, se involucran en sitios webs de terceros, como TipAdvisor, Amazon, etc., deben extremar las precauciones para evitar que sus intervenciones influyan en la credibilidad de su producto. Además, aconsejan que, cuando los gestores participen en estos foros muestren una actitud abierta, honesta y auténtica, con el fin de que los consumidores perciban que las reseñas se tratan con honestidad (Tsao et al., 2015). En otro sentido, algunos autores indican, que la profundidad y la amplitud de búsqueda varían según el tipo de producto. En el contexto del eWOM, definimos la profundad de búsqueda como el tiempo que un consumidor invierte en valorar la información que tiene disponible en una sola página web. En el mismo contexto, definimos amplitud de búsqueda como el número de páginas webs analizadas para evaluar las características de un producto (Bettman, Johnson, Luce, y Payne, 1990, 1993; Huang et al., 2009; Lurie, 2004). En el mismo sentido, para la evaluación de las características de los productos de experiencia se indica que la profundidad de la búsqueda será mayor que para productos de búsqueda, debido a la incertidumbre que provoca la subjetividad de las características de experiencia. Este hecho hará que el consumidor tenga que realizar un análisis de la información de cada página web bastante exhaustivo en el que evaluará gran cantidad de opiniones hasta conformar su decisión de compra. Sin embargo, en cuanto a la amplitud de la búsqueda se argumenta que esta será mayor en productos de búsqueda que en productos de experiencia puesto que el consumidor tendrá a su alcance gran cantidad de información objetiva acerca de sus características lo que le permitirá visitar gran cantidad de páginas web para evaluar las características del producto (Hoch y Ha, 1986; Huang et al., 2009; Luo et al., 2012). Concluimos este apartado, con la clara evidencia, basada en estudios anteriores, de que el tipo de producto, ya sea de búsqueda o experiencia, influye significativamente en la forma en que los consumidores escriben críticas sobre ellos. Existiendo diferencias entre ellos en la mayoría de los casos. Sin embargo, estas diferencian se acentúan en un sentido u otro, según la investigación previa que analicemos debido a las características inherentes a determinados artículos. El boca a boca electrónico (EWOM) en productos de búsqueda y experiencia. Una investigación basada en críticas de clientes de Amazon.es - 33 - CAPÍTULO 3. RESULTADOS DEL ESTUDIO EMPÍRICO. 3.1. COMPARACIÓN ENTRE PRODUCTOS DE BÚSQUEDA Y PRODUCTOS DE EXPERIENCIA. Como indicábamos en el apartado dedicado a la metodología, dividiremos nuestro análisis en tres partes. En esta primera parte analizaremos los resultados estadísticos según el tipo de producto (búsqueda o experiencia), con el objetivo de encontrar posibles diferencias con respecto a las variables analizadas. Para ello, emplearemos una serie de estadísticos descriptivos, tales como el recuento, la media y la desviación típica, cuyos resultados para cada una de las dos submuestras se incluyen en la tabla 10. Además, se utilizará la prueba t de Student (junto al test de Levene) para explicar las diferencias entre ambos tipos de productos. Los resultados de la estadística explicativa se pueden encontrar en la tabla 11. VARIABLE TIPO DE PRODUCTO N Media Desviación estándar Puntuación producto Búsqueda 2866 4,17 1,270 Experiencia 3833 4,38 1,118 Extensión título Búsqueda 2866 20,91 15,946 Experiencia 3833 22,23 19,851 Extensión texto Búsqueda 2866 523,04 736,380 Experiencia 3833 869,57 1563,515 Votos útiles Búsqueda 2866 2,12 5,618 Experiencia 3833 2,09 4,674 Tabla 10. Estadística descriptiva según el tipo de producto (búsqueda o experiencia) Fuente: Elaboración propia Como se puede observar en la tabla 10, las puntuaciones medias de las reseñas de cada tipo de producto son elevadas en ambos tipos de producto, teniendo en cuenta que el rango de puntuación está comprendido entre 1 y 5. A priori, comprobamos que la puntuación media de los productos de experiencia toma un valor ligeramente superior a la de los productos de búsqueda. Además, observamos que la desviación típica de los productos de experiencia es algo inferior a la de los productos de búsqueda, por lo que los valores que toman los elementos que componen la submuestra de productos de experiencia se aproximan más al valor de su media. O lo que es lo mismo, hay mayor variabilidad en las puntuaciones de los productos de búsqueda. Por lo que se refiere a la extensión del título de las críticas, observamos que la media de los productos de experiencia toma el valor 22,23, mientras que la de los productos de búsqueda de 20,91. Sin embargo, la desviación estándar para esta variable nos indica que hay una mayor variabilidad en los productos de experiencia que en los productos de búsqueda. Adrián Calderón, Juan - 34 - Por su parte, la extensión media de las críticas de los productos de experiencia es 869,57 caracteres, mientras que para los productos de búsqueda es 523,04 caracteres. Resulta llamativo el valor que toma la desviación típica para los productos de experiencia en esta variable, siendo casi el doble de la extensión media de la crítica. Esto nos indica que existe una gran variabilidad en las extensiones de las críticas de productos de experiencia. En el mismo sentido, comprobamos que la desviación típica para los productos de búsqueda es 736,38. Aunque en menor medida, para los productos de búsqueda también se una gran variabilidad en la extensión de la crítica. Por último, en cuanto a los votos útiles obtenidos por las críticas, observamos que ambos productos tienen medias con valores cercanos, siendo de 2,12 para los productos de búsqueda y de 2,09 para los productos de experiencia. A pesar de que sus medias tomen valores muy cercanos, las desviaciones típicas de ambas submuestras con respecto a esta variable se diferencian ligeramente. Test de Levenne Prueba t F Sig. t Signific. bilateral Diferencia de medias Puntuación del producto No se asumen varianzas iguales Medias distintas 54,862 0,000 -7,244 0,000 -0,216 Extensión título No se asumen varianzas iguales Medias distintas 46,486 0,000 -3,026 0,002 -1,324 Extensión texto No se asumen varianzas iguales Medias distintas 159,579 0,000 12,050 0,000 -346,527 Número de votos útiles Se asumen varianzas iguales 2,891 0,089 0,167 0,867 0,021 Tabla 11. Test de Levene y Prueba t de Student. Nivel 1 (Tipo de producto) Fuente: Elaboración propia En la tabla 11 se recogen los resultados de la estadística explicativa, la cual comentaremos en conjunto con los resultados de la estadística descriptiva. En la primera parte de la tabla, encontramos el test de Levene, puesto que como ya indicábamos anteriormente, antes de realizar la prueba t de Student debemos conocer si el modelo presenta homocedasticidad. El test de Levene nos indica, que asumiendo un plevel=0,000, no existe homocedasticidad en las variables puntuación del producto, extensión del texto y extensión del título. Sin embargo, en la variable Número de votos útiles asumimos varianzas iguales. Fijándonos en la segunda parte de la tabla y atendiendo a la significación bilateral de la prueba t de Student, decimos que asumiendo un nivel de significación del 1% las medias de las variables Puntuación del producto, Extensión del texto y Extensión del título son El boca a boca electrónico (EWOM) en productos de búsqueda y experiencia. Una investigación basada en críticas de clientes de Amazon.es - 35 - distintas en lo que se refiere a dichas variables. Por tanto, existen diferencias estadísticamente significativas entre los productos de búsqueda y experiencia. En este sentido, la prueba de t de Student pone de manifiesto que, aunque la puntuación media de los productos de experiencia sólo presente un valor ligeramente superior a la de los productos de búsqueda (siendo en ambos casos elevada), esta diferencia es estadísticamente significativa. En cuanto a la extensión del título, la prueba t de Student pone de manifiesto que las dos submuestras se comportan de manera diferente con respecto a esta variable. Observamos que la media de los títulos de la reseñas de productos de experiencia es estadísticamente superior a la de los productos de búsqueda. En el mismo sentido, con respecto a la variable Extensión del texto de la crítica, observamos que la media presentada por las reseñas de productos de experiencia es estadísticamente superior a la de los productos de búsqueda (869,57 frente a 523,04 caracteres respectivamente). A priori, este resultado podría respaldar lo expuesto anteriormente por Huang et al. (2009), que indicaban que los consumidores que buscan información en las reseñas de productos de búsqueda, leen un mayor número de ellas y están menos dispuestos a leer comentarios largos, lo que podría justificar que las reseñas sobre estos productos fuesen más cortas. Por otra parte, centrándonos en el número de votos útiles recibidos, comprobamos que no existen diferencias estadísticamente significativas entre un tipo de producto y otro en lo que a esta variable se refiere. En la parte descriptiva, indicábamos que los valores de las medias de ambas submuestras tomaban valores muy cercanos y, tras emplear la prueba t de Student podemos confirmar que los dos tipos de productos no se comportan de forma distinta con respecto a esta variable. En el siguiente apartado analizaremos las mismas variables, aunque desagregando según los artículos seleccionados para cada uno de los dos tipos de productos. Ello nos permitirá conocer con un mayor nivel de detalle qué productos presentan comportamientos similares. Adrián Calderón, Juan - 36 - 3.2. COMPARACIÓN ENTRE LOS DISTINTOS PRODUCTOS QUE COMPONEN LA MUESTRA. Tras realizar la comparación entre las dos submuestras correspondientes a productos de búsqueda y productos de experiencia, continuamos el análisis realizando un mayor nivel de desagregación. De este modo, pasaremos a comparar los distintos productos que componen la muestra (6 en total). Para ello, utilizaremos, por una parte, los estadísticos descriptivos se incluyen en la tabla 12 y, por otra, la prueba ANOVA de un factor junto a sus correspondientes pruebas Post Hoc. Los resultados correspondientes a esta prueba se pueden observar en la tabla 13. VARIABLE PRODUCTO N Media Desviación estándar Puntuación producto Videojuegos 1268 4,36 1,169 CDs 302 4,42 1,152 Libros 2263 4,39 1,085 Teléfonos móviles 1509 4,06 1,353 Cámaras digitales 753 4,23 1,208 Impresoras 604 4,36 1,089 Total 6699 4,29 1,190 Extensión título Videojuegos 1268 18,04 12,933 CDs 302 17,15 14,776 Libros 2263 25,25 22,856 Teléfonos móviles 1509 19,53 15,115 Cámaras digitales 753 21,22 16,299 Impresoras 604 23,95 17,067 Total 6699 21,66 18,293 Extensión texto Videojuegos 1268 485,54 568,685 CDs 302 401,90 398,559 Libros 2263 1147,15 1936,507 Teléfonos móviles 1509 482,46 813,487 Cámaras digitales 753 480,47 480,200 Impresoras 604 677,48 776,911 Total 6699 721,31 1288,376 Votos útiles Videojuegos 1268 0,83 2,907 CDs 302 1,13 4,187 Libros 2263 2,93 5,313 Teléfonos móviles 1509 1,95 5,568 Cámaras digitales 753 3,00 6,283 Impresoras 604 1,43 4,656 Total 6699 2,10 5,099 Tabla 12. Estadística descriptiva para cada producto incluido en la muestra. Fuente: Elaboración propia Como se puede observar en la tabla 12, las puntuaciones de los seis productos son muy elevadas. La prueba t ponía de manifiesto que la media de las puntuaciones de los El boca a boca electrónico (EWOM) en productos de búsqueda y experiencia. Una investigación basada en críticas de clientes de Amazon.es - 37 - productos de experiencia era estadísticamente superior a la de los productos de búsqueda, aunque no era una diferencia elevada. En el nivel de desagregación de la muestra en el que nos encontramos, observamos que los CDs son los artículos con mayor puntuación media de producto. Por su parte, las impresoras son el producto de búsqueda con mayor puntuación media. Además, observamos que la media de las puntuaciones de todos los productos de búsqueda seleccionados se encuentran por debajo de la media total de los productos de experiencia. Fijándonos en la desviación estándar, comprobamos que son los libros los productos cuya media tiene una menor dispersión. Por otra parte, observamos una mayor variabilidad en lo que se refiere a la extensión del título, que oscila en su valor medio entre los 17,15 caracteres de los CDs y los 25,25 caracteres de los libros, siendo ambos extremos productos de experiencia. Por su parte, la extensión media de los títulos de los productos de búsqueda es, en general, superior a la de los videojuegos y CDs, a pesar de que cuando los datos se agregaban al nivel del tipo de producto (búsqueda o experiencia) la media de los títulos de las críticas de los productos de búsqueda era estadísticamente inferior a la de los productos de experiencia. Por tanto, esto podría explicarse debido a que la extensión media de los títulos de reseñas de libros toma un valor superior a la de otros productos. En cuanto a la extensión del texto de la crítica, vemos que oscila entre los 401,9 caracteres de los CDs y los 1147 caracteres de los libros. Como se puede observar, la desviación típica de la extensión de las críticas de los libros es mucho más elevada que la del resto de productos. Como vimos con anterioridad, la extensión de las críticas de productos de experiencia es superior a la de los productos de búsqueda. Sin embargo, en los productos de experiencia encontramos el producto con una extensión media menor, además del producto con una extensión media mayor. Por lo que respecta a los votos útiles (número de personas que ha decidido marcar una crítica como útil), el valor medio de esta variable oscila entre 0,83 en el caso de los videojuegos y 3,00 en el caso de las impresoras. La tabla 13 recoge los resultados correspondientes al análisis ANOVA de un factor. Esta prueba nos proporciona un análisis de varianza que nos permite conocer si existen diferencias entre las medias de los distintos productos. Para saber si existen estas diferencias, debemos fijarnos en el valor de la significación que acompaña al estadístico F de la variable. Cuando la significación sea menor que 0,05 diremos que existen diferencias entre las medias de los productos. En este caso, comprobamos que la significación toma el p-valor=0,000 en todos los casos, por tanto podemos afirmar que existen diferencias entre las medias de los productos que componen la muestra. Por otra parte, para conocer qué productos concretos son los que presentan diferencias entre sí, deberemos recurrir a las pruebas Post Hoc. Para determinar qué prueba Post Hoc es la idónea se ha realizado previamente el test de Levene, cuyos resultados se encuentran dentro de la misma tabla. Este test nos indica la existencia o no de homocedasticidad, de forma que diremos que hay heterogeneidad en las varianzas cuando la significación que acompaña al valor estadístico F sea menor que 0,05. En nuestro caso, observamos que en todos los casos el p-valor es igual a 0,000 por lo que utilizaremos la prueba Post-Hoc de Games-Howell, que es una de las pruebas más empleadas en este supuesto. Adrián Calderón, Juan - 38 - VARIABLES Post Hoc ANOVA Test de Levene Subtipo producto (I) Subtipo producto (J) Test Diferencia de medias (I-J) Error estándar Sig. Puntuación producto F= 17,279 Sig.= 0,000 F= 19,322 Sig.= 0,000 Teléfonos móviles Videojuegos Games Howell -0,304 0,048 0,000 CDs -0,363 0,075 0,000 Libros -0,330 0,042 0,000 Cámaras digitales -0,168 0,056 0,033 Impresoras -0,303 0,056 0,000 Extensión título F= 38,118 Sig.= 0,000 F= 64,655 Sig.= 0,000 Libros Videojuegos Games Howell 7,207 0,602 0,000 CDs 8,103 0,977 0,000 Teléfonos móviles 5,722 0,618 0,000 Cámaras digitales 4,030 0,764 0,000 Cámaras digitales Videojuegos Games Howell 3,177 0,696 0,000 CDs 4,073 1,037 0,001 Impresoras Videojuegos Games Howell 5,900 0,784 0,000 CDs 6,796 1,098 0,000 Teléfonos móviles 4,415 0,796 0,000 Cámaras digitales 2,724 0,914 0,035 Extensión texto F= 82,113 Sig.= 0,000 F= 95,620 Sig.= 0,000 Libros Videojuegos Games Howell 661,611 43,728 0,000 CDs 745,252 46,724 0,000 Teléfonos móviles 664,688 45,778 0,000 Cámaras digitales 666,682 44,310 0,000 Impresoras 469,676 51,541 0,000 Impresoras Videojuegos Games Howell 191,935 35,417 0,000 CDs 275,576 39,055 0,000 Libros -469,676 51,541 0,000 Teléfonos móviles 195,012 37,919 0,000 Cámaras digitales 197,007 36,132 0,000 Votos útiles F= 37,961 Sig.= 0,000 F= 39,066 Sig.= 0,000 Videojuegos Libros Games Howell -2,099 0,138 0,000 Teléfonos móviles -1,120 0,165 0,000 Cámaras digitales -2,165 0,243 0,000 Impresoras -0,593 0,206 0,047 CDs Libros Games Howell -1,805 0,266 0,000 Teléfonos móviles -0,826 0,280 0,039 Cámaras digitales -1,872 0,332 0,000 Teléfonos móviles Libros Games Howell -0,979 0,182 0,000 Cámaras digitales -1,046 0,270 0,002 Impresoras Libros Games Howell -1,506 0,220 0,000 Cámaras digitales -1,572 0,297 0,000 Tabla 13. Prueba ANOVA de un factor, test de Levene y prueba Post Hoc. Fuente: Elaboración propia Si nos centramos en la variable Puntuación de producto, comprobamos que los teléfonos móviles tienen un comportamiento distinto a los demás productos. Atendiendo a los resultados de la prueba de Games-Howell, se puede afirmar que, aun siendo El boca a boca electrónico (EWOM) en productos de búsqueda y experiencia. Una investigación basada en críticas de clientes de Amazon.es - 39 - también elevada, la puntuación media de los teléfonos móviles es estadísticamente inferior a la del resto de productos. Por tanto, podemos decir que los usuarios son más estrictos y exigentes valorando los teléfonos móviles que otros productos de la muestra. Por otra parte, este resultado podría explicar en gran parte el mayor promedio general presentado por los productos de experiencia en esta variable. Como vimos en el apartado anterior, esta diferencia en los promedios, aunque no fuese elevada, era estadísticamente significativa, de forma que las críticas sobre productos de búsqueda resultan algo más exigentes en estas puntuaciones que las de los productos de experiencia, especialmente en el caso de los teléfonos móviles. Por lo que respecta a la extensión del título, las diferencias entre los productos son múltiples. Por una parte, atendiendo a la prueba de Games Howell observamos que los libros (experiencia) y las impresoras (búsqueda) tienen, por término medio, una extensión del título de la crítica estadísticamente superior a la de los videojuegos, CDs, teléfonos móviles y cámaras digitales. A pesar de que el test de Games-Howell no haya determinado que los libros y las impresoras se comporten de manera distinta con respecto a esta variable, si nos fijamos en la columna de diferencia de medias comprobamos que, en el caso de los libros, dicha diferencia es en todos los casos superior a la que observamos en las impresoras. Por otra parte, también comprobamos que a pesar de que las cámaras digitales tengan una extensión de título inferior a la de los libros e impresoras, esta es superior a la extensión media de los títulos de las críticas sobre CDs y videojuegos. Visto desde otra perspectiva, la prueba Post Hoc de Games- Howell pone de manifiesto que, por término medio, la extensión de los títulos de las críticas sobre CDs y videojuegos es inferior a la de los libros, cámaras digitales e impresoras. En la tabla 10, apreciamos que la extensión media de los títulos de las reseñas de productos de experiencia era ligeramente superior a la de productos de búsqueda y que esta diferencia resultaba estadísticamente significativa (tabla 11). Teniendo en cuenta los resultados de la tabla 13, se puede afirmar que la diferencia entre productos de experiencia y productos de búsqueda con respecto a esta variable es debida, en buena medida, a las críticas de los libros. Como se puede observar, la extensión media de los títulos de las reseñas de videojuegos y CDs se encuentra por debajo de los promedios presentados por los productos de búsqueda en general. No obstante, ello se compensa con la extensión media de los títulos de las reseñas sobre libros, que incrementa la media general de los productos de experiencia, provocando que esta llegue a ser superior a la de los productos de búsqueda. Por otra parte, atendiendo a la variable extensión de la crítica comprobamos que, según el test de Games-Howell, los libros se comportan de manera distinta al resto de productos con respecto a esta variable. En este sentido, atendiendo a la diferencia de medias (tabla 13) y a la información recogida en la tabla 12, podemos afirmar que la extensión de las críticas de los libros es estadísticamente superior a la del resto de productos. En el mismo sentido, también comprobamos que la extensión de las reseñas de impresoras es superior a la del resto de productos, con la salvedad de los libros que presentan un promedio muy superior a todos los demás. En el epígrafe anterior comprobamos que la variable extensión de texto la crítica tenía una media significativamente superior en los productos de experiencia. Este resultado resulta de especial interés puesto que algunos estudios previos indicaban que, habitualmente, los productos de búsqueda son los que reciben más críticas y que estas suelen ser más extensas (Huang et al., 2009; Weathers et al., 2007). Podemos afirmar que el resultado obtenido en el presente estudio para esta variable se explica, principalmente, por el promedio presentado por las reseñas de los libros (1147,15) que es muy superior al del resto de productos seleccionados, incluyendo el caso de las impresoras, el producto con la segunda mayor media (677,48). Chevalier y Mayzlin (2006) indican que la extensión de las críticas de los libros con puntuaciones moderadas Adrián Calderón, Juan - 46 - Puntuación producto Extensión título Extensión texto Número de votos útiles N. de votos útiles recibidos por ese revisor N. de reseñas escritas por el revisor de la crítica Puntuación producto Correlación de Pearson 1 -0,096 -0,137 -0,168 0,012 0,041 Sig. bilateral 0,001 0,000 0,000 0,679 0,140 N 1268 1268 1268 1268 1268 1268 Extensión título Correlación de Pearson -0,096 1 0,246 0,156 0,096 0,059 Sig. bilateral 0,001 0,000 0,000 0,001 0,036 N 1268 1268 1268 1268 1268 1268 Extensión texto Correlación de Pearson -0,137 0,246 1 0,476 0,254 0,162 Sig. bilateral 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 1268 1268 1268 1268 1268 1268 Número de votos útiles Correlación de Pearson -0,168 0,156 0,476 1 0,152 0,081 Sig. bilateral 0,000 0,000 0,000 0,000 0,004 N 1268 1268 1268 1268 1268 1268 N. de votos útiles recibidos por ese revisor Correlación de Pearson 0,012 0,096 0,254 0,152 1 0,835 Sig. bilateral 0,679 0,001 0,000 0,000 0,000 N 1268 1268 1268 1268 1268 1268 N. de reseñas escritas por el revisor de la crítica Correlación de Pearson 0,041 0,059 0,162 0,081 0,835 1 Sig. bilateral 0,140 0,036 0,000 0,004 0,000 N 1268 1268 1268 1268 1268 1268 Tabla 18. Coeficiente de correlación de Pearson para Videojuegos Fuente: Elaboración propia Resulta bastante llamativa la correlación existente entre la extensión del texto y el número de votos útiles de la reseña. Esta correlación es superior a la que obteníamos en el global de los productos de experiencia. En este caso nos encontramos ante una correlación media, aunque muy cercana de ser calificada como considerable. Este hecho nos indica que las críticas sobre videojuegos, son más extensas cuando reciben más votos de utilidad. Sin embargo, observando las tablas 10 y 12 comprobamos que la extensión media de las críticas de videojuegos es inferior a la conjunta de los productos de experiencia analizados. Esto se debe a que la extensión media de las críticas sobre libros es más elevada que las de otros productos lo que provoca que la media del conjunto sea superior. En este sentido, diremos que los consumidores que leen críticas acerca de videojuegos, valoran más aquellas reseñas en las que se muestra mucha información acerca del producto. Asimismo, vemos como a diferencia del resultado obtenido en el global de los productos de experiencia, la correlación existente entre la extensión de la crítica y el número total de votos útiles recibidos por el revisor de la reseña es media. En el mismo sentido, comprobamos que la correlación entre extensión de la crítica y la variable número de reseñas totales escritas por el revisor de la reseña es considerada media. El boca a boca electrónico (EWOM) en productos de búsqueda y experiencia. Una investigación basada en críticas de clientes de Amazon.es - 47 - Puntuación producto Extensión título Extensión texto Número de votos útiles N. de votos útiles recibidos por ese revisor N. de reseñas escritas por el revisor de la crítica Puntuación producto Correlación de Pearson 1 -0,073 -0,118 0,024 0,022 0,029 Sig. bilateral 0,204 0,041 0,676 0,698 0,621 N 302 302 302 302 302 302 Extensión título Correlación de Pearson -0,073 1 0,219 -0,004 0,056 0,003 Sig. bilateral 0,204 0,000 0,940 0,335 0,955 N 302 302 302 302 302 302 Extensión texto Correlación de Pearson -0,118 0,219 1 0,234 0,161 0,125 Sig. bilateral 0,041 0,000 0,000 0,005 0,030 N 302 302 302 302 302 302 Número de votos útiles Correlación de Pearson 0,024 -0,004 0,234 1 0,214 0,123 Sig. bilateral 0,676 0,940 0,000 0,000 0,032 N 302 302 302 302 302 302 N. de votos útiles recibidos por ese revisor Correlación de Pearson 0,022 0,056 0,161 0,214 1 0,802 Sig. bilateral 0,698 0,335 0,005 0,000 0,000 N 302 302 302 302 302 302 Número de reseñas escritas por el revisor de la crítica Correlación de Pearson 0,029 0,003 0,125 0,123 0,802 1 Sig. bilateral 0,621 0,955 0,030 0,032 0,000 N 302 302 302 302 302 302 Tabla 19. Coeficiente de correlación de Pearson para CDs Fuente: Elaboración propia En la tabla 19 se recogen los resultados del coeficiente de correlación de Pearson para la muestra de CDs. Analizando los resultados de la tabla, observamos en primer lugar que, en consonancia con el resultado obtenido para la prueba general de los productos de experiencia, existe correlación significativa entre la puntuación de producto y la extensión del título, texto y el número de votos útiles de la crítica, aunque es tan débil que apenas se ejerce influencia entre las citadas variables. Por otra parte, observamos que persiste la correlación entre la extensión del título de la crítica y la del contenido de esta, tomando de nuevo un valor medio. Sin embargo, a diferencia de los otros productos de experiencia observamos que la correlación entre título de la reseña y su número de votos útiles es más débil que su resultado global, tomando un valor muy cercano a cero. En otro sentido, apreciamos que entre la variable Número de votos útiles de la reseña y la extensión del texto de la crítica, se aprecia una correlación más fuerte que la que se ve reflejada en el global de los productos de experiencia, pero sin llegar a ser tan pronunciada como la que existe en los videojuegos. Asimismo, detectamos que existe correlación positiva y media entre el número de votos útiles de la reseña y el número de votos útiles totales del revisor. A diferencia de los Adrián Calderón, Juan - 48 - otros dos productos y del global de los productos de experiencia, comprobamos que para este artículo se experimenta un comportamiento ligeramente distinto en estas variables, siendo la correlación algo más fuerte. Ello nos indicaría que los consumidores que leen críticas sobre CDs valoran de forma más positiva aquellas reseñas escritas por usuarios que tienen un número elevado de votos de utilidad en el global de su perfil, que cuando lo hacen de videojuegos o libros. Continuamos nuestro estudio a nivel artículos analizando la tabla 20, en la que se recogen los resultados del coeficiente de correlación de Pearson para nuestra muestra de libros. Puntuación producto Extensión título Extensión texto Número de votos útiles N. de votos útiles recibidos por ese revisor N. de reseñas escritas por el revisor de la crítica Puntuación producto Correlación de Pearson 1 0,128 0,123 0,110 0,002 0,036 Sig. bilateral 0,000 0,000 0,000 0,919 0,087 N 2263 2263 2263 2263 2263 2263 Extensión título Correlación de Pearson 0,128 1 0,215 0,170 -0,070 -0,133 Sig. bilateral 0,000 0,000 0,000 0,001 0,000 N 2263 2263 2263 2263 2263 2263 Extensión texto Correlación de Pearson 0,123 0,215 1 0,094 0,067 0,041 Sig. bilateral 0,000 0,000 0,000 0,001 0,050 N 2263 2263 2263 2263 2263 2263 Número de votos útiles Correlación de Pearson 0,110 0,170 0,094 1 0,108 0,027 Sig. bilateral 0,000 0,000 0,000 0,000 0,199 N 2263 2263 2263 2263 2263 2263 N. de votos útiles recibidos por ese revisor Correlación de Pearson 0,002 -0,070 0,067 0,108 1 0,864 Sig. bilateral 0,919 0,001 0,001 0,000 0,000 N 2263 2263 2263 2263 2263 2263 Número de reseñas escritas por el revisor de la crítica Correlación de Pearson 0,036 -0,133 0,041 0,027 0,864 1 Sig. bilateral 0,087 0,000 0,050 0,199 0,000 N 2263 2263 2263 2263 2263 2263 Tabla 20. Coeficiente de correlación de Pearson para Libros Fuente: Elaboración propia Anteriormente, decíamos que los libros al tener un número tan elevado de críticas podrían influir sobre los resultados generales de los productos de experiencia. Por tanto a priori los resultados obtenidos en el global de los productos de experiencia podrían ser muy similares a los obtenidos para este artículo. Comenzamos fijándonos en la correlación estadísticamente significativa entre la variable Puntuación producto y las variables Extensión del título, texto y número de votos útiles de la crítica. A diferencia de los resultados obtenidos para los otros artículos, comprobamos que el coeficiente de correlación de Pearson es positiva y media, siendo ligeramente superior al de los otros dos artículos analizados. Siendo además superior El boca a boca electrónico (EWOM) en productos de búsqueda y experiencia. Una investigación basada en críticas de clientes de Amazon.es - 49 - al valor que tomaba en el análisis global de los productos de experiencia para la relación entre estas variables. Por ello, decimos que cuanto mayor sea la puntuación de un libro, más extensas serán sus críticas y los títulos de estas, así como el número de votos útiles que reciba la reseña. Resulta interesante fijarnos en coeficiente de correlación de Pearson para las variables Extensión del texto y Número de votos útiles de la crítica. Siendo este estadísticamente significativo, comprobamos que la correlación entre ambas variables es débil. En la tabla 12 comprobábamos que la media de los votos de utilidad de los libros es ligeramente superior a la media global de los productos de experiencia y mayor que la de los otros productos de este tipo, siendo los promedios de los tres productos estadísticamente distintos entre sí. Por lo tanto, podemos decir que los usuarios de Amazon.es son especialmente activos valorando la utilidad de las críticas de otros usuarios sobre libros, pero no basan sus percepciones en la extensión de las reseñas, sino que, según deducimos, lo hacen valorando la calidad del contenido de la misma u otras variables que no conocemos. Por otra parte, el coeficiente de correlación de Pearson nos indica que entre las variables número de votos útiles de la crítica y número de votos útiles recibidos por el revisor de la reseña existe una correlación positiva y media, aunque está muy cerca de ser calificada como débil. Ello nos lleva a ahondar en la reflexión anterior diciendo, que los consumidores que valoran críticas de libros toman como más útiles aquellas que están escritas por revisores que reciben muchos votos de utilidad. A continuación, tras haber analizado el coeficiente de correlación de Pearson para los artículos que componen la muestra de productos de experiencia, continuamos realizando el mismo procedimiento con los artículos que conforman la muestra de productos de búsqueda. Dicha información se recoge en las tablas 21, 22 y 23. En primer lugar, explicamos los resultados obtenidos para los teléfonos móviles (tabla 21), continuando con los de cámaras digitales (tabla 22) y concluiremos con los de las impresoras (tabla 23). Comenzamos revisando el coeficiente de correlación de la puntuación de producto con respecto al resto de variables, y comprobamos que persiste el resultado que veníamos observando anteriormente para el conjunto de los productos de búsqueda. El coeficiente de correlación de Pearson pone de manifiesto que existe correlación negativa débil entre la variable Puntuación de producto y las variables Extensión del título, texto y Número de votos útiles. Por otra parte, comprobamos que la variable Extensión del título se correlaciona de forma positiva y media con la extensión del título de la crítica. Sin embargo, si nos fijamos en el coeficiente obtenido entre Extensión del título y Número de votos útiles de la crítica comprobamos que, a pesar de ser estadísticamente significativo, este es muy bajo. Por lo que, a pesar de existir correlación positiva, diremos que la extensión del título a penas ejerce influencia sobre el número de votos útiles. Por su parte, la extensión del texto de la crítica se correlaciona positivamente y de forma media con la variable Número de votos útiles de la crítica. Por lo tanto, decimos que tal y como expresábamos para el global de los productos de búsqueda, los consumidores valoran de forma positiva las críticas extensas sobre teléfonos móviles. Adrián Calderón, Juan - 50 - Puntuación producto Extensión título Extensión texto Número de votos útiles N. de votos útiles recibidos por ese revisor Número de reseñas escritas por el revisor de la crítica Puntuación producto Correlación de Pearson 1 -0,080 -0,062 -0,178 0,001 0,039 Sig. bilateral 0,002 0,017 0,000 0,971 0,126 N 1509 1509 1509 1509 1509 1509 Extensión título Correlación de Pearson -0,080 1 0,276 0,073 0,204 0,222 Sig. bilateral 0,002 0,000 0,005 0,000 0,000 N 1509 1509 1509 1509 1509 1509 Extensión texto Correlación de Pearson -0,062 0,276 1 0,328 0,773 0,751 Sig. bilateral 0,017 0,000 0,000 0,000 0,000 N 1509 1509 1509 1509 1509 1509 Número de votos útiles Correlación de Pearson -0,178 0,073 0,328 1 0,173 0,174 Sig. bilateral 0,000 0,005 0,000 0,000 0,000 N 1509 1509 1509 1509 1509 1509 N. de votos útiles recibidos por ese revisor Correlación de Pearson 0,001 0,204 0,773 0,173 1 0,922 Sig. bilateral 0,971 0,000 0,000 0,000 0,000 N 1509 1509 1509 1509 1509 1509 Número de reseñas escritas por el revisor de la crítica Correlación de Pearson 0,039 0,222 0,751 0,174 0,922 1 Sig. bilateral 0,126 0,000 0,000 0,000 0,000 N 1509 1509 1509 1509 1509 1509 Tabla 21. Coeficiente de correlación de Pearson para Teléfonos móviles Fuente: Elaboración propia Por otra parte, fijando nuestra atención en la relación entre la variable Extensión del texto de la crítica y las variables Número de votos útiles recibidos por el revisor de la crítica, así como con el Número de reseñas escritas por el revisor de la crítica, observamos que el coeficiente de correlación de Pearson entre dichas variables y la extensión de la crítica, además de estadísticamente significativa, es muy fuerte. Adicionalmente, en el caso de los teléfonos móviles, los revisores con muchos votos positivos en su perfil, y que realizan muchas críticas, escriben reseñas más largas. Tal y como vimos en la tabla 17, esta situación es común al conjunto de productos de búsqueda, aunque en el caso de los teléfonos, pasa de ser una correlación considerable a ser muy fuerte. Esto nos lleva a intuir que esta clase de revisores escriben críticas sobre gran cantidad de teléfonos móviles y otros artículos tecnológicos tratando de ofrecer a los consumidores información útil desde un perfil de usuario experto en dicha materia. Finalmente, entre la variable Número de votos útiles de la reseña y el Número de votos de utilidad recibidos por el revisor de esta, existe una correlación positiva media, lo que es similar a la situación descrita para el conjunto de los productos de búsqueda. Continuamos nuestra investigación analizando los resultados del coeficiente de correlación de Pearson para las cámaras digitales. El boca a boca electrónico (EWOM) en productos de búsqueda y experiencia. Una investigación basada en críticas de clientes de Amazon.es - 51 - Puntuación producto Extensión título Extensión texto Número de votos útiles N. de votos útiles recibidos por ese revisor Número de reseñas escritas por el revisor de la crítica Puntuación producto Correlación de Pearson 1 -0,098 -0,033 -0,149 0,029 0,053 Sig. bilateral 0,007 0,373 0,000 0,426 0,148 N 753 753 753 753 753 753 Extensión título Correlación de Pearson -0,098 1 0,257 0,092 0,083 0,078 Sig. bilateral 0,007 0,000 0,011 0,023 0,032 N 753 753 753 753 753 753 Extensión texto Correlación de Pearson -0,033 0,257 1 0,312 0,154 0,115 Sig. bilateral 0,373 0,000 0,000 0,000 0,002 N 753 753 753 753 753 753 Número de votos útiles Correlación de Pearson -0,149 0,092 0,312 1 0,342 0,142 Sig. bilateral 0,000 0,011 0,000 0,000 0,000 N 753 753 753 753 753 753 N. de votos útiles recibidos por ese revisor Correlación de Pearson 0,029 0,083 0,154 0,342 1 0,874 Sig. bilateral 0,426 0,023 0,000 0,000 0,000 N 753 753 753 753 753 753 Número de reseñas escritas por el revisor de la crítica Correlación de Pearson 0,053 0,078 0,115 0,142 0,874 1 Sig. bilateral 0,148 0,032 0,002 0,000 0,000 N 753 753 753 753 753 753 Tabla 22. Coeficiente de correlación de Pearson para Cámaras digitales Fuente: Elaboración propia En esta ocasión, la correlación entre la puntuación de producto y el resto de variables sólo resulta significativa para la extensión del título y el número de votos útiles de la reseña, obteniéndose en ambos casos unos resultados similares al conjunto de los productos de búsqueda (correlación negativa media). Algo similar ocurre en el caso de la correlación entre la extensión de la crítica y el número de votos útiles que esta recibe (positiva media). Finalmente, por lo que respecta a la relación entre la extensión de la crítica y el número de votos útiles recibidos por revisor, la correlación es positiva, pero de grado medio, es decir, es menos intensa que en el conjunto de los productos de búsqueda (donde es positiva y considerable). Seguidamente, concluiremos analizando los resultados correspondientes a las impresoras, el último producto de búsqueda que compone nuestra muestra. El coeficiente de correlación de Pearson pone de manifiesto que la relación entre la variable Extensión del texto y la variable Número de votos útiles de la crítica es considerable, lo que implica una intensidad algo mayor que en el conjunto de los productos de búsqueda, donde es de grado medio. Este hecho justificaría que la Adrián Calderón, Juan - 52 - extensión media de las críticas sobre impresoras sea estadísticamente superior a la del resto de productos de búsqueda, puesto que es una variable que es tenida muy en cuenta por los consumidores. Por otra parte, comprobamos que entre la variable Extensión de la crítica y Número de votos útiles del revisor y Extensión de la crítica y Número de reseñas escritas por el revisor, el coeficiente de correlación es estadísticamente significativo y medio, aunque algo por debajo del obtenido para el global de los productos de búsqueda (donde es considerable). Parece evidente, que es el caso de los teléfonos el que eleva la intensidad global de esta relación en el conjunto de los productos de búsqueda, la cual es, en cualquier caso, positiva y significativa en todos estos productos. Por último, en la línea de todos los productos analizados con anterioridad, la correlación entre número de votos útiles del revisor y el número de reseñas totales escritas por este es muy fuerte. Puntuación producto Extensión título Extensión texto Número de votos útiles N. de votos útiles recibidos por ese revisor Número de reseñas escritas por el revisor de la crítica Puntuación producto Correlación de Pearson 1 -0,180 -0,083 -0,168 -0,066 -0,020 Sig. bilateral 0,000 0,042 0,000 0,104 0,631 N 604 604 604 604 604 604 Extensión título Correlación de Pearson -0,180 1 0,374 0,251 0,095 0,136 Sig. bilateral 0,000 0,000 0,000 0,019 0,001 N 604 604 604 604 604 604 Extensión texto Correlación de Pearson -0,083 0,374 1 0,640 0,231 0,339 Sig. bilateral 0,042 0,000 0,000 0,000 0,000 N 604 604 604 604 604 604 Número de votos útiles Correlación de Pearson -0,168 0,251 0,640 1 0,268 0,280 Sig. bilateral 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 604 604 604 604 604 604 N. de votos útiles recibidos por ese revisor Correlación de Pearson -0,066 0,095 0,231 0,268 1 0,888 Sig. bilateral 0,104 0,019 0,000 0,000 0,000 N 604 604 604 604 604 604 Número de reseñas escritas por el revisor de la crítica Correlación de Pearson -0,020 0,136 0,339 0,280 0,888 1 Sig. bilateral 0,631 0,001 0,000 0,000 0,000 N 604 604 604 604 604 604 Tabla 23. Coeficiente de correlación de Pearson para Impresoras Fuente: Elaboración propia El boca a boca electrónico (EWOM) en productos de búsqueda y experiencia. Una investigación basada en críticas de clientes de Amazon.es - 53 - CAPÍTULO 4. CONCLUSIONES El presente trabajo, contribuye tanto teórica como empíricamente al estudio de los conceptos y características del eWOM, así como de los productos búsqueda y los productos de experiencia y la influencia que el eWOM tiene sobre los mismos. Tras la revisión de la literatura relacionada con el eWOM y los productos de búsqueda y experiencia, concluimos que, a pesar de que algunos autores indican que las diferencias entre productos de búsqueda y experiencia se han difuminado en parte gracias a Internet, existen numerosos estudios recientes que analizan como el eWOM influye de manera diferente sobre ambos tipos de productos. Por lo que respecta a las características del eWOM empleado en cada modalidad de producto, encontramos en la literatura diversos estudios que indican que el tipo de producto influye significativamente en la forma en que los consumidores escriben críticas sobre ellos. Sin embargo, no todos estos estudios llegan a las mismas conclusiones, sino que dependiendo de la metodología empleada y de la plataforma de la que se extraigan los datos, pueden llegar a obtenerse resultados que no siempre coinciden. Parece evidente que se trata de un ámbito donde aún hay cabida para nuevas aportaciones que arrojen nuevas conclusiones sobre esta materia, como es el caso del presente trabajo. A partir del marco teórico que hemos construido, en el presente trabajo planteamos una investigación empírica basada en datos capturados del portal Amazon.es. Tras seleccionar los productos de experiencia y búsqueda que compondrían la muestra representativa de nuestro estudio y capturar los datos correspondientes, observamos que el número de críticas sobre productos de experiencia (especialmente en el caso de los libros) es superior al de productos de búsqueda. Esta situación contrasta, en cierto modo, con las afirmaciones realizadas por Huang et al. (2009) y Weathers et al. (2007), sobre el hecho de que los consumidores son más propensos a compartir opiniones acerca de productos de búsqueda que de productos de experiencia. Sin embargo, está en línea con el trabajo de Mudambi y Schuff (2010), también realizado a partir de datos de Amazon, quienes afirman que los productos de experiencia reciben más críticas que los de búsqueda. Centrándonos en los resultados obtenidos a partir de la muestra seleccionada, comprobamos que, aunque en ambos casos los promedios son elevados, los productos de experiencia reciben puntuaciones superiores a las de los productos de búsqueda por parte de los usuarios revisores. La diferencia entre ambos no es muy elevada, aunque sí estadísticamente significativa. Este resultado, va en consonancia con el obtenido en el trabajo de Mudambi y Schuff (2010), que indicaban que las calificaciones de los productos de experiencia eran superiores a las de los productos de búsqueda. Cuando observamos los resultados con un mayor nivel de desagregación de la muestra, confirmamos que la puntuación media de todos los artículos que componen la muestra de productos de experiencia es superior al promedio de los artículos de búsqueda. Además, en el caso de los teléfonos móviles (producto de experiencia), su puntuación media es significativamente inferior a la del resto de artículos que componen la totalidad de la muestra. Por tanto, concluimos que los consumidores, cuando valoran productos de búsqueda, también tienden a ser más estrictos que cuando califican productos de experiencia, lo que es especialmente significativo en el caso de los teléfonos móviles. Por su parte, con respecto a la extensión del título de las críticas, observamos que, en general, esta es superior cuando se trata de productos de experiencia, siendo los libros los productos que presentan una mayor extensión media. Si nos centramos en la extensión del texto de la crítica, comprobamos que, tal y como indicaban estudios anteriores (Chevalier y Mayzlin, 2006; Mudambi y Schuff, 2010), son igualmente los Adrián Calderón, Juan - 54 - productos de experiencia los que presentan unos promedios más elevados y significativamente superiores a los de los productos de búsqueda. En el caso de esta última variable, observamos que la diferencia entre un tipo de producto y otro es más acentuada que en el caso del título, siendo de nuevo los libros los que presentan una mayor extensión total de la crítica. Por lo que respecta a los votos útiles recibidos por las críticas, en el trabajo de Mudambi y Schuff (2010) se indicaba que su número era superior en el caso de los productos de búsqueda. Sin embargo, en la presente investigación, no se han detectado diferencias estadísticamente significativas entre productos de búsqueda y experiencia. Asimismo, al desagregar la muestra al nivel de los 6 productos que la forman, no se encuentra un patrón común según el tipo de producto con respecto a esta variable. De hecho, los videojuegos (experiencia), son el producto cuyas críticas reciben un menor número de votos de utilidad y, en el extremo opuesto, comprobamos que los libros (experiencia) y las cámaras digitales (búsqueda) son los que reciben un mayor número. Centrándonos en las relaciones entre las variables de eWOM recopiladas para cada crítica, comprobamos que, para los productos de experiencia, la correlación entre la puntuación del producto y, respectivamente, la extensión del título y del texto de la crítica es directa y débil. Al centrar este análisis en los productos de búsqueda, la correlación entre las mismas variables es igualmente débil, aunque de carácter inverso. Por tanto, en el caso de este segundo tipo de productos, cuanto más alta sea la puntuación otorgada a un producto en una crítica, menor será la extensión de la misma. Algo similar ocurre con la correlación entre la puntuación del producto en una crítica y el número de votos útiles que recibe la misma. De nuevo, esta correlación vuelve a ser positiva y débil en el caso de los productos de experiencia y negativa en el de los de búsqueda, aunque en este último caso es de grado medio. Por otra parte, observamos que, sin distinción entre tipos de producto, cuanto mayor es el título de la crítica, mayor es la extensión de esta y viceversa, siendo una correlación positiva y de grado medio en ambos casos. Algo similar ocurre al relacionar esta segunda variable con el número de votos útiles recibidos por la crítica. Tal y como indicaban los estudios previos realizados por Mudambi & Schuff (2010), Racherla y Friskie (2012) y Tobergte y Curtis (2013), cuanto mayor es la extensión de la crítica, mayor será el número de votos útiles recibidos. En ambos tipos de productos existe una correlación positiva media, aunque, en general, en el caso de los productos de búsqueda resulta algo más fuerte. Este resultado difiere del obtenido por Huang et al. (2009), quienes afirmaban que los consumidores, cuando leen críticas sobre productos de búsqueda, encuentran una mayor utilidad en aquellas que son más concisas. Continuando con la extensión del texto la crítica, comprobamos que existen grandes diferencias entre los productos de búsqueda y experiencia al relacionarla con las características del revisor que ha escrito dicha crítica. Estas diferencias no están asociadas al sentido de las relaciones, que son directas en ambos casos, sino a la intensidad de las mismas. Así, observamos que, en el caso de los productos de búsqueda el grado de la relación es considerable, mientras que en los productos de experiencia es débil. Por tanto, cuanto mayor es el número de votos de utilidad del revisor y más reseñas haya escrito, mayor es la extensión de la crítica, aunque esta relación es mucho más fuerte en el caso de los productos de búsqueda. Tal y como exponen Franke et al. (2004), la cantidad de información relevante suministrada influye de manera positiva sobre la decisión de compra, especialmente sobre los productos de búsqueda. Es de suponer, que los revisores más expertos serán conscientes de este hecho, por lo que es coherente que, cuanta más experiencia tengan escribiendo críticas, mayor sea la extensión de esta. Otra posible justificación a este hecho es que los revisores que escriben críticas extensas sobre productos de búsqueda, podrían hacerlo sobre gran cantidad de artículos de la misma temática, llegando a ser, en cierto modo, “revisores profesionales” que saben qué información busca el resto de usuarios, recibiendo así gran cantidad de votos útiles en sus reseñas. Por otra parte, observamos El boca a boca electrónico (EWOM) en productos de búsqueda y experiencia. Una investigación basada en críticas de clientes de Amazon.es - 55 - que esta relación se produce de una forma mucho más débil en los productos de experiencia. En línea con lo anterior, si nos centramos en la correlación entre el número de votos de utilidad recibidos por una crítica y el perfil del revisor que la escrito (variables Número de votos útiles recibidos y Número de reseñas escritas por dicho revisor), encontramos que esta relación de carácter directo en ambos tipos de productos. Este resultado va en consonancia con lo indicado por Tobergte y Curtis (2013), quienes afirmaban que las opiniones escritas por revisores reputados son de mayor utilidad. No obstante, la intensidad de la relación es de grado medio en el caso de los productos de búsqueda y débil en el caso de los productos de experiencia. Finalizamos nuestras conclusiones enumerando algunas limitaciones del presente estudio. A pesar de la diversidad de productos que componen nuestra muestra y del considerable tamaño de la muestra de reseñas obtenida, los cuales nos permiten avalar nuestras conclusiones sobre productos de búsqueda y experiencia, podrían obtenerse unos resultados más precisos diversificando aún más los productos que la componen. Estudios posteriores a este podrían optar por incluir otros artículos distintos a los seleccionados en esta investigación, con la finalidad de ahondar en los resultados que aquí se presentan. Por otra parte, en esta investigación hemos realizado un análisis cuantitativo de las críticas de productos. Hemos analizado variables como la puntuación, el número de caracteres que componen el texto de la reseña o el número de votos útiles obtenidos por la misma. Una futura vía de investigación podría ser el análisis de la crítica desde el punto de vista cualitativo, es decir, analizando los términos empleados en dicho contenido mediante un análisis de sentimientos. De este modo, sería posible conocer los efectos de las críticas positivas y negativas sobre las distintas variables y sí presentan un comportamiento distinto en función del tipo de producto.