Economicus Jou nal o Business and Economics Insigh s 2025 2(2), 32–46
OJS: h ps:// e is ascien i icas.uach.mx/index.php/economicus
ISSN: 3061-8169
Como ci a / How o ci e:
P eciado-O iz, C. L., Gilsanz-López, A., & Cas illo-Ap aiz, J. (2025). Del caje o al algo i mo: Expe iencia de ma ca en
aplicaciones banca ias en México. Economicus Jou nal o Business and Economics Insigh s, 2(2), 32–46.
h ps://doi.o g/10.54167/ejbei. 2i2.1959
Es e a ículo es á bajo los é minos de la Licencia C ea i e Commons A ibución/Reconocimien o NoCome cial 4.0 In e nacional.
This a icle is unde he e ms o he C ea i e Commons A ibu ion-NonComme cial 4.0 In e nacional License.
(h ps://c ea i ecommons.o g/licenses/by-nc/4.0/).
A ículo
Del caje o al algo i mo: Expe iencia de ma ca en
aplicaciones banca ias en México
F om he ATM o he algo i hm: B and expe ience in
banking apps in Mexico
Claudia Le icia P eciado-O iz 1, Ainhize Gilsanz-López 2, Julen Cas illo-Ap aiz 3*
1 Depa amen o de Me cado ecnia y Negocios In e nacionales, Cen o Uni e si a io de Ciencias Económico
Adminis a i as (CUCEA), Uni e sidad de Guadalaja a, Jalisco, México; le icia.p [email protected];
ORCID: 0000-0003-2391-2734
2 Depa men o de Economía Financie a II (Economía de la Emp esa y Come cialización), Uni e sidad del País
Vasco UPV/EHU, Bilbao, España; [email p o ec ed]; ORCID: 0000-0002-4562-2554
3 Depa men o de Economía Financie a II (Economía de la Emp esa y Come cialización), Uni e sidad del País
Vasco UPV/EHU, Bilbao, España; julen.cas [email protected]; ORCID: 0000-0002-8362-4163
* Au o de co espondencia / Co espondence au ho
Recibido: 15/05/2025; Acep ado: 10/06/2025; Publicado: 01/07/2025.
DOI: h ps://doi.o g/10.54167/ejbei. 2i2.1959
Resumen: Es e es udio analiza las elaciones en e u ilidad pe cibida, acilidad de uso, con ianza e in luencias
sociales como an eceden es de la expe iencia en las aplicaciones de ma ca, y és a a su ez en el boca a boca en el
con ex o del sec o banca io en México. Pa a ello se ha u ilizado una mues a de 148 usua ios de aplicaciones
banca ias, ealizando el análisis median e PLS-SEM. Los esul ados mues an un impac o posi i o y signi ica i o
de la u ilidad pe cibida en la expe iencia de la aplicación de ma ca banca ia y a su ez en el WOM, y así mismo,
pe mi en comp ende el papel de las aplicaciones de ma ca como pa e del Cus ome Jou ney en las emp esas e
iden i ica las a iables a conside a pa a gene a una buena expe iencia.
Palab as cla e: Expe iencia de Ma ca, Aplicaciones Banca ias, Boca a Boca, Modelo de Acep ación de la Tecnología,
PLS-SEM.
Clasi icación JEL: M31.
Del caje o al algo i mo: Expe iencia de ma ca en aplicaciones banca ias en México 33
Economicus Jou nal o Business and Economics Insigh s 2025 2(2), 32–46
Abs ac : This s udy examines he ela ionships be ween pe cei ed u ili y, ease o use, us , and social in luences
as an eceden s o he b and app expe ience, and, in u n, i s impac on Wo d o Mou h (WOM). The con ex was
he Mexican banking sec o , wi h a sample o 148 use s o banking applica ions. The esul s we e analyzed using
PLS-SEM. The indings e eal a posi i e and signi ican impac o pe cei ed u ili y on he b and app expe ience in
banking, and subsequen ly on WOM. These esul s shed ligh on he ole o b and applica ions wi hin he cus ome
jou ney in businesses and he a iables o conside o gene a ing a posi i e expe ience.
Keywo ds: B and Expe ience, Banking Applica ions, Wo d o Mou h, Technology Accep ance Model, PLS-SEM.
JEL Classi ica ion: M31.
1. In oducción
El uso de sma phones y los a ances ecnológicos, jun o con el su gimien o de una gene ación de
usua ios na i os digi ales, ha es ablecido las bases pa a el desa ollo de aplicaciones de ma ca y su
in eg ación en los negocios (Hasselwande & Weiss, 2025). Es e cambio ha ans o mado las es a egias
de comunicación y la elación con los clien es (Lee & Jin, 2019; Schama i & Schae e s, 2015), dando luga
a o mas de in e acción comple amen e di e en es a los modelos adicionales (Sashi, 2012) al e se
al e ados los pa ones de p oducción y consumo.
Las aplicaciones de ma ca ep esen an una opo unidad pa a in e ac ua con los clien es en
cualquie momen o y luga , es ableciéndose con és os elaciones e icaces y mu uamen e bene iciosas
(Ta u e e al., 2017). A pesa de que la in es igación en es e ámbi o es á oda ía en sus p ime as e apas
(Wa son e al., 2013) y la p opues a de e isiones in eg ado as es ela i amen e escasa (S occhi e al.,
2022), es innegable que el canal mó il ha llegado pa a queda se, con i iéndose en un aliado es a égico
en ma ke ing (Va nali & Toke , 2010).
Conc e amen e, un aspec o c ucial a conside a es la expe iencia de ma ca gene ada al in e ac ua
con la aplicación. Aunque los consumido es ienen con ac o con innume ables ma cas y p oduc os
cons an emen e, sólo desa ollan una conexión in ensa con un pequeño g upo de és os (Machado, 2016).
En es e con ex o, Hollebeek (2011) des aca la impo ancia de cen a las es a egias de ma ca en la
expe iencia del consumido , explicando las expe iencias mo i ado as que los consumido es ienen con
sus ma cas (Kim e al., 2013a; Kim e al., 2013b; Wu, 2015; Kim & Baek, 2018). Las apps o ecen a las
emp esas múl iples opo unidades pa a alcanza obje i os de ma ke ing, in luyendo y dando o ma al
llamado Cus ome Jou ney (Wang e al., 2016).
El sec o banca io no ha sido una excepción en la adopción de aplicaciones de ma ca pa a o ece
se icios, ap o echando las ca ac e ís icas de es e canal, como la ubicuidad, la comodidad y la
in e ac i idad (Wi eepanich e al., 2013; Ma sden & Chaney, 2013), e olucionando así la indus ia de
se icios inancie os. La banca ac ual o ece una amplia gama de se icios accesibles en iempo eal,
pe mi iendo a emp esas y clien es aho a iempo y mejo a la e iciencia en p ocesos, ales como
ansacciones banca ias, pagos y ges ión de a je as, odo a a és de aplicaciones.
La li e a u a e ela que la decisión de adop a se icios de banca mó il es á in luenciada po las
pe cepciones de los consumido es, sus opiniones y las medidas elacionadas con los bene icios
ecnológicos (Singh, 2008), especialmen e en compa ación con canales inancie os adicionales como
caje os au omá icos (ATMs), banca po in e ne y banca ele ónica. La amilia idad ecnológica de los
usua ios es uno de los p incipales impulso es de la adopción ecnológica (Liljande e al., 2007).
Desde una pe spec i a de in es igación académica, exis e una al a de es udios cen ados en el papel
de la expe iencia del consumido al in e ac ua con la aplicación de ma ca y los ac o es que la gene an,
Claudia Le icia P eciado-O iz, Ainhize Gilsanz-López, Julen Cas illo-Ap aiz 34
Economicus Jou nal o Business and Economics Insigh s 2025 2(2), 32–46
pe mi iendo el uso con inuado de las aplicaciones y sus consecuencias. Es e abajo p e ende con ibui
a la li e a u a exis en e sob e la expe iencia en aplicaciones de ma ca, un concep o en desa ollo en la
ges ión de se icios y el ma ke ing median e la ecnología mó il. El obje i o de es e abajo es desa olla
un modelo que iden i ique los ac o es que p eceden a la expe iencia en aplicaciones de ma ca, en el
ámbi o del sec o banca io, y su elación con el Wo d o Mou h (WOM).
La li e a u a ac ual, además, p esen a una b echa en cuan o a las aplicaciones de ma ca y su elación
con el consumido en con ex os como el sec o inancie o. Adicionalmen e, la mayo ía de las
in es igaciones académicas de ma ke ing se cen an en aspec os elacionados con la adopción de di e sas
ecnologías sin abo da sus consecuencias. Po an o, la e isión de la li e a u a ha sub ayado la
necesidad de examina las epe cusiones de la adopción de ecnología, especí icamen e en el caso de las
aplicaciones de ma cas banca ias. Es esencial in es iga lo que sucede después de que la clien ela conozca
y u ilice es e nue o canal, pe mi iendo a las emp esas iden i ica mejo es p ác icas en su es a egia y
ges ión emp esa ial pa a omen a la a inidad del clien e con la aplicación de la ma ca.
La es uc u a de es e a ículo comienza con el ma co concep ual de las a iables que con o man el
modelo eó ico. Pos e io men e, se explica la me odología u ilizada pa a el es udio, y inalmen e, se
desc iben los esul ados, conclusiones e implicaciones del es udio.
2. Ma co concep ual
La ex ensa adopción de elé onos in eligen es ha impulsado el desa ollo de aplicaciones
especí icamen e diseñadas pa a su isualización y uso en disposi i os mó iles. Es o ha susci ado un
c ecien e in e és po pa e de las emp esas en las es a egias de ma ke ing de aplicaciones (Lee & Jin,
2019). En é minos concep uales, las aplicaciones de ma ca se de inen como "so wa e desca gable en
disposi i os mó iles que esal a la iden idad de una ma ca, gene almen e a a és del nomb e de la
aplicación y la p esencia de un logo ipo o icono de ma ca, du an e oda la expe iencia del usua io"
(Bellman e al., 2011, p. 191).
Pa a desa olla aplicaciones de ma ca exi osas y ap o echa sus bene icios, las emp esas deben
analiza p e iamen e las necesidades y es ilos de ida de los usua ios de elé onos in eligen es. Es o
implica c ea aplicaciones que se in eg en de mane a cómoda en su u ina dia ia (Kuo & Chuang, 2016;
Shanka e al., 2010). Dichas aplicaciones pe mi en a los clien es i i expe iencias elacionadas con
p oduc os, se icios y unciones que mejo en o se adap en a sus es ilos de ida. Además, omen an la
pa icipación ac i a de los clien es, gene an espues as inmedia as y se con ie en en he amien as de
ma ke ing e icaces (Lee & Jin, 2019; Calde e al., 2009).
Las aplicaciones de ma ca posibili an a los usua ios c ea expe iencias de comp a y modelos de
in e acción inno ado es, ap o echando capacidades como el conocimien o de la ubicación, la de ección
del con ex o y la pe sonalización del p oduc o (Zhao & Balagué, 2015). El ma ke ing de aplicaciones
u iliza es as he amien as como pa e de sus es a egias, esal ando la po abilidad y con eniencia de los
disposi i os mó iles como en aja cla e. G acias a ecnologías como la ealidad aumen ada, los usua ios
pueden accede ácilmen e a in o mación sob e p oduc os y i i expe iencias de ma ca (Shanka e al.,
2010; Bellman e al., 2011; Zhao & Balagué, 2015).
Pa a comp ende comple amen e el uncionamien o de las aplicaciones de ma ca, es esencial
en ende las ca ac e ís icas de ma ke ing basadas en los componen es de es as aplicaciones. En p ime
luga , es as aumen an los pun os de con ac o con los consumido es, acili ando la comp ensión de sus
necesidades. El ma ke ing de aplicaciones pe mi e a las emp esas comp ende los es ilos de ida de los
consumido es obje i o, con ibuyendo a una mejo sa is acción de las necesidades y la en ega de lo que
desean. En segundo luga , las aplicaciones de ma ca u ilizan ecnologías basadas en la expe iencia que
e lejan la na u aleza del en o no de los elé onos in eligen es, pe mi iendo a los usua ios expe imen a
p oduc os di ec amen e en sus disposi i os. En e ce luga , o ecen expe iencias pe sonalizadas
Del caje o al algo i mo: Expe iencia de ma ca en aplicaciones banca ias en México 35
Economicus Jou nal o Business and Economics Insigh s 2025 2(2), 32–46
adap adas al es ilo de ida de cada usua io, lo que mejo a la conexión emocional con la ma ca y su
c edibilidad. Asimismo, las aplicaciones de ma ca pueden po encia el comp omiso y la leal ad a a és
de di e sos canales de ma ke ing, como o og a ías, comunicación, juegos y se icios de edes sociales
(Shanka e al., 2010; Bellman e al., 2011; Zhao & Balagué, 2015).
2.1. Expe iencia de ma ca
Si bien el concep o de expe iencia de ma ca no es nue o, en iempos ecien es, an o académicos
como p o esionales han esal ado la impo ancia undamen al de las expe iencias en el ámbi o del
ma ke ing, con un en oque eno ado (B akus e al., 2009; Lemon & Ve hoe , 2016; Hepola e al., 2017).
No ue has a p incipios de la década de 1980 cuando Holb ook & Hi schman (1982) in oduje on el
concep o de expe iencia en la li e a u a de ma ke ing. Desde en onces, es e concep o ha sido obje o de
es udio e in luencia en di e sas disciplinas como la economía, el compo amien o del consumido y el
ma ke ing.
Una expe iencia es "un en o no en el cual la ma ca se come cializa o se ende (po ejemplo: un
e en o, ienda, página web, e c.)" (B akus e al., 2009, p. 53). Ismail e al. (2011) señalan que las
expe iencias se adquie en an es, du an e y después del consumo, ep esen ando "emociones p o ocadas,
sensaciones sen idas, conocimien os adqui idos y habilidades ob enidas" a a és de la elación en e
clien e y emp esa, denominada po a ios au o es como pun os de con ac o en e emp esa y consumido ,
donde se in e cambian es ímulos senso iales, in o mación y emociones. Además, es os au o es esal an
"el papel cons uc i o y co-c ea i o del consumido " como un aspec o c ucial de la expe iencia.
Las aplicaciones mó iles de una ma ca se pe ciben como pun os de con ac o que uncionan como
canales pa a mos a la iden idad de la ma ca a los consumido es. La in e acción del clien e con la ma ca
en es e con ex o a o ece la pa icipación emocional con la misma. In es igaciones (ej., B akus e al.,
2009), indican que las in e acciones en e el consumido y la ma ca despie an sensaciones, emociones,
pensamien os y espues as conduc uales, dando o ma a la expe iencia de la ma ca y p opo cionando
una e aluación in eg al de la misma.
2.2. An eceden es de la expe iencia del usua io
En el ámbi o del ma ke ing de se icios, la conside ación del alo eme ge como un elemen o
undamen al pa a a ae y e ene a los consumido es. El alo se de ine como "la e aluación global del
consumido sob e la u ilidad de un p oduc o o se icio basada en las pe cepciones de lo que se ecibe y
lo que se p opo ciona" (Zei haml, 1988, p. 14). Al aplica es a pe spec i a al con ex o de las aplicaciones
mó iles de ma ca, especialmen e las aplicaciones banca ias, podemos concep ualiza el alo como la
e aluación gene al que ealiza un usua io en elación con la u ilidad pe cibida al u iliza aplicaciones
mó iles con ines banca ios o inancie os.
En es e es udio, se emplea on dimensiones especí icas pa a e alua el impac o en la expe iencia del
usua io de la aplicación. Es as dimensiones incluyen el alo u ili a io ( acilidad de uso y u ilidad
pe cibida), la in luencia social y la con ianza.
2.3. U ilidad pe cibida y acilidad de uso
La u ilidad pe cibida juega un papel c ucial en el Modelo de Acep ación de la Tecnología (TAM),
des acando su impac o en los esul ados del uso, como la mejo a de la e icacia y e iciencia de la a ea
(Da is e al., 1992). Cabe des aca que la u ilidad pe cibida ha demos ado se más in luyen e que la
acilidad de uso pe cibida al an icipa la in ención de u iliza un sis ema de in o mación.
En cuan o a la concep ualización de la u ilidad pe cibida, se en iende como el alo u ili a io que los
usua ios buscan al u iliza aplicaciones de ma ca, ep esen ando el núcleo de la u a u ili a ia, según
Claudia Le icia P eciado-O iz, Ainhize Gilsanz-López, Julen Cas illo-Ap aiz 36
Economicus Jou nal o Business and Economics Insigh s 2025 2(2), 32–46
Tseng y Lee (2018), quienes a su ez han explo ado el uso de aplicaciones mó iles desde una pe spec i a
u ili a ia, e elando esul ados posi i os y signi ica i os en es e con ex o. Po lo que se plan ean las
siguien es hipó esis:
H1: La acilidad de uso iene un impac o posi i o y signi ica i o en la expe iencia del usua io de la app.
H2: La acilidad de uso iene un impac o posi i o y signi ica i o en la u ilidad pe cibida.
H3: La u ilidad pe cibida iene un impac o posi i o y signi ica i o en la expe iencia del usua io de la app.
2.4. In luencias sociales
La in luencia social se mani ies a cuando los consumido es es ablecen conexiones con o os a a és
del uso de un p oduc o o se icio. En el ámbi o ecnológico, la adopción y la expe iencia se simpli ican
cuando pe sonas ce canas al clien e ambién u ilizan la ecnología, según Yan & Chiou (2020), quienes
con i man la impo ancia de la in luencia social y el alo u ili a io en la expe iencia de comp a,
cumpliendo así con las expec a i as de los clien es. Po lo que se plan ea que:
H4: La in luencia social iene un impac o posi i o y signi ica i o en la expe iencia del usua io de la app.
2.5. Con ianza
La con ianza es un elemen o cla e en las elaciones emp esa-consumido , ep esen ando la
pe cepción del consumido sob e la con iabilidad del p o eedo de se icios y con ibuyendo a la
educción del iesgo asociado a p oduc os o se icios. En las comp as en línea, la con ianza impac a la
expe iencia del usua io y se elaciona con p eocupaciones de p i acidad y segu idad (Pa lou &
Fygenson, 2006). En el come cio elec ónico, se ha des acado su papel e ec i o en el desa ollo. En el
ámbi o de la banca mó il, la con ianza se de ine como las c eencias de los clien es sob e la in eg idad y
capacidad del sis ema pa a acili a ansacciones inancie as, demos ando se c ucial pa a p e e la
pe cepción y adopción de la banca mó il, gene ando así expe iencias posi i as y la in ención con inua
de uso. Po lo an o, se plan ea que:
H5: La con ianza iene un impac o posi i o y signi ica i o en la expe iencia del usua io de la app.
El boca a boca (Wo d o Mou h, WOM) se de ine en líneas gene ales como una comunicación en e el
emiso y el ecep o sob e una ma ca, p oduc o o se icio (A nd , 1967), la cual puede se posi i a,
nega i a o incluso neu a. Su gido de pe spec i as emp esa iales, psicológicas e in o má icas, el WOM
ha sido obje o de in es igaciones debido a su in luencia en las ac i udes de consumo. Es udios como los
de Cheung e al. (2008), Jalil and y Samiei (2012), y Enelzan e al. (2020) sub ayan el papel c ucial del
WOM en el compo amien o de comp a en línea, ya que se basa en los comen a ios de o os usua ios
sob e expe iencias elacionadas con el si io web o la ma ca. Así, plan eamos que:
H6: La expe iencia del usua io de la app iene un impac o posi i o y signi ica i o sob e el WOM.
La Figu a 1 mues a el modelo eó ico y la Tabla 1 p esen a un esumen del modelo eó ico, hipó esis
y li e a u a de sopo e.
Tabla 1. Resumen del modelo eó ico, hipó esis y la li e a u a de sopo e.
Relación
Es udios p e ios en el
con ex o gene al
Es udios p e ios en el con ex o on-
line
Es udios p e ios en el
con ex o mó il
H1: Facilidad de uso →
Expe iencia
Inegbedion e al. (2016).
McLean e al. (2018).
H2: Facilidad de uso →
U ilidad pe cibida
Inegbedion e al. (2016).
Alalwan e al. (2016);
Sha ma e al. (2017).
Del caje o al algo i mo: Expe iencia de ma ca en aplicaciones banca ias en México 37
Economicus Jou nal o Business and Economics Insigh s 2025 2(2), 32–46
H3: U ilidad pe cibida →
Expe iencia
Inegbedion e al. (2016).
McLean e al. (2018).
H4: In luencia social →
Expe iencia
Rahnama & Rajabpou
(2017).
Yan & Chiou (2020).
Yang (2006).
H5: Con ianza →
Expe iencia
Chan (2018); Saini &
Singh (2008).
Kaabachi e al. (2019); Enelzan e al.
(2020).
Molinillo e al. (2020)
H6: Expe ience → WOM
Negi & Kuma (2019); Huang e al.
(2017); Po e ski e al. (2020).
Ve kijika & De We
(2019); Gu e al. (2018).
Fuen e: Elabo ación p opia.
Figu a 1. Modelo eó ico.
3. Me odología
3.1. Mues a
Se ecopila on da os de 147 usua ios de se icios banca ios en México a a és de una encues a
du an e oc ub e y no iemb e de 2019. En p ime luga , se implemen ó una p egun a il o con el obje i o
de iden i ica a aquellos que u ilizan aplicaciones banca ias. Se selecciona on pa icipan es en e
es udian es uni e si a ios de una ins i ución pública en la egión occiden al de México, siguiendo un
en oque simila al empleado en es udios p e ios (ej., Alalwan e al., 2016; Yang, 2006; Tan & Lebi Lau,
2016; Hana izadeh e al., 2014).
3.2. Da os demog á icos
La Tabla 2 mues a los es adís icos desc ip i os y la Tabla 3 expone el con ac o con los se icios
inancie os mó iles median e la app banca ia.
Tabla 2. Es adís icos desc ip i os.
Edad
Recuen o
Po cen aje
Meno de 25 años
133
90%
En e 26 y 39 años
13
9%
En e 40 y 53 años
1
1%
To al
147
100%
Sexo
Claudia Le icia P eciado-O iz, Ainhize Gilsanz-López, Julen Cas illo-Ap aiz 38
Economicus Jou nal o Business and Economics Insigh s 2025 2(2), 32–46
Homb e
70
48%
Muje
77
52%
To al
147
100%
¿Ac ualmen e abajas?
Sí
99
67%
No
48
33%
To al
147
100%
Fuen e: Elabo ación p opia.
Tabla 3. Con ac o con la app banca ia.
Recuen o
Po cen aje
F ecuencia de uso de las apps banca ias
Nunca
1
1%
Una ez al año
0
0%
Va ias eces al año
16
11%
Una ez al mes
5
3%
Va ias eces al mes
42
29%
Va ias eces a la semana
64
44%
Va ias eces al día
19
13%
To al
147
100%
Núme o de apps banca ias u ilizadas
1
85
58%
2
41
28%
3
18
12%
4
2
1%
6
1
1%
To al
147
100%
Tiempo u ilizando apps banca ias.
Menos de un año
45
31%
Más de un año
102
69%
To al
147
100%
¿Quién e sugi ió u iliza la app banca ia?
Amigos y/o amilia es
20
14%
Banco
94
64%
T abajo
4
3%
Mo i ación p opia
17
12%
Amigos y banco
6
4%
Banco y mo i ación p opia
4
3%
Amigos y mo i ación p opia
0
0%
T abajo y mo i ación p opia
1
1%
Amigos, banco y mo i ación p opia
1
1%
To al
147
100%
Se icios u ilizados median e la app banca ia.
Consul a de saldo
145
99%
Consul a y/o desca ga de es ados inancie os
78
53%
T ans e encia de ondos
100
68%
Solici ud de cheque a
0
0%
Pago de ac u as y/o se icios
72
49%
Pagos di ec os del mó il
66
45%
Comp a de se icios
56
38%
Ges ión de a je as de c édi o
48
33%
Solici a aumen o de lími e de c édi o
0
0%
Localiza caje os au omá icos
16
11%
Reca ga mó il
49
33%
Pago de c édi os
42
29%
Fuen e: Elabo ación p opia.
Del caje o al algo i mo: Expe iencia de ma ca en aplicaciones banca ias en México 39
Economicus Jou nal o Business and Economics Insigh s 2025 2(2), 32–46
3.3. Análisis
Pa a el análisis de los da os se u ilizó pa ial leas squa es s uc u al equa ion modeling (PLS-SEM)
( éase Hai e al., 2019; 2021), la cual es una écnica u ilizada en mul i ud de in es igaciones en á eas
como el ma ke ing (Sa s ed e al., 2021). Conc e amen e, se empleó el so wa e Sma PLS 3 (Ringle e al.,
2015).
3.4. Diseño de cues iona io
El ins umen o ue desa ollado a pa i de una e isión de la li e a u a, inco po ando 32 í ems
p o enien es de escalas p e iamen e alidadas. Se han empleado escalas Like de uno a sie e (desde
o almen e en desacue do has a o almen e de acue do), siguiendo la p ác ica de es udios p e ios
elacionados con el ema (ej., Rammile & Nel, 2012; Tseng & Lee, 2018; Yang, 2006; Sha ma e al., 2017;
S ipalawa e al., 2011).
La Tabla 4 p opo ciona una desc ipción de allada de los componen es del cues iona io, mien as
que la Tabla 5 mues a los esul ados del modelo de medida ( e lec i o). Es a úl ima p esen a los c i e ios
de alidez con e gen e, iabilidad de consis encia in e na y alidez disc iminan e, odos cumpliendo con
el umb al mínimo es ablecido en cada caso.
Tabla 4. Cons uc os e í ems.
Va iable
Í ems
Sopo e Teó ico
U ilidad
pe cibida (UP)
UP1. La aplicación banca ia esul a ú il en mi día a día.
Alalwan e al. (2016); Alalwan e al.
(2017); Venka esh e al. (2012); Tan &
Lebi Lau (2016).
UP2. U ilizando la aplicación banca ia, me man engo al an o
de los mo imien os inancie os en mi cuen a banca ia.
UP3. La aplicación banca ia esul a p ác ica.
Tan & Lebi Lau (2016).
UP4. La app banca ia me pe mi e ealiza ope aciones
inancie as en cualquie momen o y luga .
Tan & Lebi Lau (2016); S ipalawa e al.
(2011).
UP5. El uso de la aplicación banca ia me pe mi e aho a
iempo y es ue zo.
Sha ma e al. (2017); Yang (2006); Tan &
Lebi Lau (2016); Rammile & Nel (2012).
UP6. La app banca ia acili a la ealización de las ope aciones
banca ias.
Rammile & Nel (2012); S ipalawa e al.
(2011).
Facilidad de uso
pe cibida (FUP)
FUP1. Ap ende a usa la app banca ia es ácil pa a mí.
Alalwan e al. (2016); Yang (2006).
FUP2. Accede a la aplicación banca ia es sencillo de
ap ende .
FUP3. Resul a ácil conoce los se icios p opo cionados po
la aplicación banca ia.
FUP4. Mi in e acción con la aplicación banca ia es cla a y ácil
de comp ende .
FUP5. Conside o que la in e acción con la aplicación banca ia
no demanda mucho es ue zo men al.
Alalwan e al. (2016); Sha ma e al.
(2017); Tan & Lebi Lau (2016); Yang
(2006); Alalwan e al. (2017); Rammile &
Nel (2012).
FUP6. Realiza una ope ación inancie a a a és de la
aplicación banca ia me esul a sencillo.
Alalwan e al. (2016); Yang (2006).
Con ianza (CON)
CON1. Tengo con ianza en la segu idad de la aplicación
o ecida po mi banco.
CON2. Con ío en que mi disposi i o mó il es
ecnológicamen e adecuado pa a u iliza la aplicación
banca ia.
CON3. Con ío en que mi p o eedo de se icios de
elecomunicaciones b inda conexiones de da os segu as pa a
el uso de la aplicación banca ia.
Hana izadeh e al. (2014).
CON4. Con ío en las bases legales y ecnológicas que
espaldan el uncionamien o de la aplicación banca ia.
Yang (2006); Alalwan e al. (2016);
Alalwan e al. (2017).
Claudia Le icia P eciado-O iz, Ainhize Gilsanz-López, Julen Cas illo-Ap aiz 40
Economicus Jou nal o Business and Economics Insigh s 2025 2(2), 32–46
CON5. En é minos gene ales, engo con ianza en la
aplicación banca ia.
Yang (2006).
Expe iencia (Exp)
Basándome en odas las p egun as p e ias, e alúo mi expe iencia
con la aplicación banca ia de la siguien e mane a:
Exp1. Mi sa is acción con la aplicación banca ia es al a.
Exp2. La expe iencia con la app ha cubie o mis necesidades.
Exp3. La aplicación banca ia ha cumplido con mis
expec a i as.
McLean e al. (2018).
Exp4. Es oy con en o con el desempeño de la app en las
ope aciones inancie as que equie o.
Exp5. En gene al, es oy sa is echo con la aplicación banca ia.
Lee & Chung (2009).
Exp6. Las unciones p opo cionadas po la app banca ia
sa is acen mis necesidades.
Yang (2006).
Wo d o mou h
(WOM)
WOM1. He compa ido o compa i ía comen a ios posi i os
sob e el uso de es a aplicación de ma ca con o as pe sonas.
WOM2. Si mis amigos es u ie an buscando aplicaciones de
es a ca ego ía de p oduc os, les ecomenda ía p oba es a.
Tseng & Lee (2018).
WOM3.Ha ía la ecomendación de u iliza la aplicación
banca ia a o as pe sonas.
Alalwan e al. (2016).
WOM4. He espaldado o espalda ía a o as pe sonas pa a
mejo a su uso de la aplicación banca ia.
WOM5. He compa ido o compa i ía in o mación
ac ualizada sob e la aplicación banca ia con o as pe sonas.
WOM6. Me in oluc o o es oy dispues o/a a pa icipa
ac i amen e en las ac i idades p opues as po mi ma ca
banca ia.
Kuzgun (2012).
In luencia social
(IS)
IS1. La u ilización de la aplicación banca ia con ibuye a
sen i me acep ado po o os.
IS2. El uso de la aplicación banca ia mejo a la pe cepción que
los demás ienen de mí.
IS3. U iliza la aplicación banca ia me b inda ap obación
social.
Yang (2006).
Fuen e: Elabo ación p opia.
Tabla 5. Resumen de los esul ados pa a los modelos de medida e lec i os.
Va iable
la en e
Í em
Validez con e gen e
Fiabilidad de consis encia
in e na
Validez
disc iminan e
Ca ga
ex e na
Comunalidad
del indicado
Va ianza
ex aída
media (AVE)
Al a de
C onbach
Fiabilidad
compues a
Los in e alos de
con ianza de HTMT
incluyen el alo 1
> 0.70
> 0.50
> 0.50
0.60 – 0.90
0.60 – 0.90
Expe iencia
p14_1
0.857
0.734
0.753
0.918
0.938
No
p14_2
0.874
0.764
p14_3
0.871
0.759
p15_2
0.853
0.728
p15_3
0.884
0.781
Con ianza
p6_1
0.763
0.582
0.644
0.862
0.900
No
p6_2
0.794
0.630
p6_3
0.785
0.616
p6_4
0.855
0.731
p6_5
0.812
0.659
Facilidad de
uso
p4_1
0.838
0.702
0.622
0.847
0.891
No
p4_2
0.709
0.503
p4_3
0.869
0.755
p4_4
0.743
0.552
