SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.38 issue165Governance and performance model for agricultural cooperativesAn Analysis of Marketing Strategy in Small-and-Medium-sized Colombian Enterprises author indexsubject indexarticles search
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Journal

Article

Indicators

Related links

  • On index processCited by Google
  • Have no similar articlesSimilars in SciELO
  • On index processSimilars in Google

Share


Estudios Gerenciales

Print version ISSN 0123-5923

estud.gerenc. vol.38 no.165 Cali Oct./Dec. 2022  Epub Dec 12, 2022

https://doi.org/10.18046/j.estger.2022.165.5261 

Artículo de investigación

Factores que influyen en la intención de compra física y en línea de adultos mayores en supermercados

Factors influencing ageing consumers' physical and online purchase intention in supermarkets

Fatores que influenciam a intenção de compra física e online de idosos em supermercados

Sadoth Giraldo Acosta* 
http://orcid.org/0000-0001-8027-2089

Judith Cavazos Arroyo** 
http://orcid.org/0000-0002-6258-289X

Yésica Mayett Moreno*** 
http://orcid.org/0000-0002-7585-6060

Cecilia Isabel Calderón Valencia**** 
http://orcid.org/0000-0003-2586-8239

* Docente, Facultad de Administración, Finanzas y Ciencias Económicas, Universidad Ean, Colombia, Bogotá. sadoth.giraldo@upaep.edu.mx, https://orcid.org/0000-0001-8027-2089. Autor para dirigir correspondencia.

** Profesora e investigadora, Facultad de Mercadotecnia, Universidad Popular Autónoma del Estado de Puebla, Puebla, México. judith.cavazos@upaep.mx, https://orcid.org/0000-0002-6258-289X

*** Profesora e investigadora, Facultad de Administración de Empresas, Universidad Popular Autónoma del Estado de Puebla, Puebla, México. yesica.mayett@upaep.mx, https://orcid.org/0000-0002-7585-6060

**** Profesora e investigadora, Facultad de Mercadotecnia, Universidad Popular Autónoma del Estado de Puebla, Puebla, México. ceciliaisabel.calderon@upaep.mx, https://orcid.org/0000-0003-2586-8239


Resumen

Esta investigación buscó establecer las relaciones estructurales entre los riesgos percibidos con la recomendación personal y electrónica del voz a voz, su impacto en la credibilidad de la marca y la intención de compra física y en línea de los adultos mayores en los supermercados de Bogotá, Colombia. Participaron 501 adultos mayores y los datos se analizaron mediante un modelo de ecuaciones estructurales de mínimos cuadrados parciales. Se demostró la existencia de altos riesgos percibidos tanto en las compras físicas como en las compras en línea. Estos riesgos influyen en el voz a voz personal y electrónico; además, impactan en la credibilidad de la marca, lo que repercute en la intención de compra física y en línea. Se sugieren acciones estratégicas para atender a esta población. Clasificación JEL: M31, J14.

Palabras clave: intención de compra; recomendación voz a voz; credibilidad de marca; riesgos percibidos; adultos mayores

Abstract

This research sought to establish the structural relationships between perceived risks with the personal and electronic voice-to-voice recommendation, their impact on brand credibility, and the physical and online purchase intention of older adults in supermarkets in Bogotá, Colombia. A total of 501 older adults participated and data were analyzed using partial least squares structural equation modeling. The existence of high perceived risks in both physical and online shopping was demonstrated. These risks influence personal and electronic voice-to-voice. In addition, they impact brand credibility, which impacts online and physical purchase intention. Strategic actions are suggested to address this population.

Keywords: Purchase intention; voice to voice; brand credibility; perceived risks; elderly

Resumo

Esta pesquisa buscou estabelecer as relações estruturais entre os riscos percebidos da recomendação pessoal e eletrônica boca a boca, seu impacto na credibilidade da marca e a intenção de compra física e online de idosos em supermercados de Bogotá, Colômbia. Participaram 501 idosos e os dados foram analisados por meio de um modelo de equação estrutural de mínimos quadrados parciais. Demonstrou-se a existência de altos riscos percebidos tanto nas compras físicas quanto nas compras online. Esses riscos influenciam a recomendação pessoal e eletrônica boca a boca; além disso, impactam na credibilidade da marca, o que afeta a intenção de compra online e presencial. Sugerem-se ações estratégicas para atender essa população.

Palavras-chave: intenção de compra; recomendação boca a boca; credibilidade da marca; riscos percebidos; idosos

1. Introducción

La intención de compra es un fuerte predictor del comportamiento, por lo que se ha constituido en una variable clave en la investigación de mercadeo tanto en el contexto físico como virtual (Bleize y Antheunis, 2019). No obstante, la intención requiere del efecto de diversas variables para tener un mayor impacto entre los consumidores, por ello, entre múltiples constructos como voz a voz personal o recomendación boca-oreja (mejor conocido como WOM por sus siglas en inglés), se considera una potente herramienta de influencia en los consumidores, en la que los mensajes provienen principalmente de fuentes externas a la marca (Kim et al., 2019). Además, con la mayor penetración de internet en la vida cotidiana, muchos consumidores comparten más información y experiencias sobre las marcas a través de plataformas electrónicas, lo que se conoce como la recomendación voz a voz electrónica o boca-oreja electrónico (e-WOM por sus siglas en inglés), el cual se distingue por su capacidad de ser anónimo, ir más allá de las limitaciones físicas y ser más perdurable en el tiempo (ShabbirHusain y Varshney, 2022).

Las marcas se enfrentan no solo al reto de tener una “presencia” web, sino también a variables críticas como la logística, vencer el miedo de parte de los compradores, identificar las verdaderas necesidades del consumidor, estimular la credibilidad y la confianza de las transacciones en línea, así como el manejo y aprovechamiento de las reseñas en línea que hacen otros visitantes, quienes se convierten en influenciadores para los demás usuarios (Yan y Hua, 2021). Se ha encontrado que tanto el WOM como el e-WOM son variables relevantes que influyen en la credibilidad, aunque aún es necesario estudiar cómo influyen en la formación de las preferencias de los consumidores bajo diferentes condiciones (ShabbirHusain y Varshney, 2022).

Por otro lado, el riesgo percibido por el consumidor puede ser un obstáculo importante en la adopción de un comportamiento (Shankar et al., 2020), de ahí que los posibles compradores utilicen herramientas como el WOM o el e-WOM para aumentar el nivel de conocimiento sobre un bien determinado (Sreejesh et al., 2016), lo que derivaría en la aceptación, intención de compra y consumo de un producto o servicio determinado (Shankar et al., 2020). Algunas investigaciones sobre el comportamiento de compra de bienes y servicios en internet han prestado atención al estudio de los adultos mayores, ya que son considerados un mercado con potencial de crecimiento, pero que enfrentan desafíos en la adopción del uso de las plataformas electrónicas (Hussain et al., 2018; Bianchi, 2021). Se espera que cada vez más adultos mayores se conviertan en “inmigrantes digitales” (Ball et al., 2019), incluso en países emergentes (Zhou et al., 2021). Por ello, esta investigación se enfoca en el mercado colombiano. Algunas cifras señalan que el 58,2% de los adultos mayores en Colombia ingresaron a internet en 2017 y generaron un incremento del 16,5% en comparación con 2016. El 26,4% considera a internet como una herramienta que les permite estar informados o como fuente para decidir la compra de cualquier producto (12,7%). También consumen televisión en línea (1,8%). De las personas entre 55 y 75 años, el 92,4% ingresó a internet por su teléfono inteligente y el 52,6% por su computador. También afirman haber realizado comentarios en línea de algún producto en el último año (2,16%) (Kantar Ibope Media, 2018).

Por lo anterior, el objetivo de esta investigación consistió en analizar el efecto de los riesgos físicos y en línea percibidos sobre el WOM y el e-WOM respectivamente, así como el impacto de estos sobre la credibilidad de marca y la influencia de esta en la intención de compra tanto física como en línea, por parte de los adultos mayores de la ciudad de Bogotá, Colombia. Esta investigación contribuye al profundizar en la comprensión del papel del riesgo percibido en el WOM y el e-WOM (Tho et al., 2017), así como de la credibilidad de la marca sobre la intención de compra en un grupo poco estudiado como son los consumidores adultos mayores (Chin et al., 2020). El resto de este documento está organizado de la siguiente manera. La segunda sección presenta la revisión de la literatura y las hipótesis de investigación. En la tercera sección se describe el método de investigación. En la cuarta sección se proporcionan los resultados del análisis. En la quinta sección se presenta la discusión y, para cerrar, en la sexta sección se exponen las conclusiones y las implicaciones del estudio.

2. Revisión de la literatura e hipótesis de investigación

2.1 Los adultos mayores

De acuerdo con la Organización Panamericana de la Salud (s. f.) en su informe denominado Género y el envejecimiento, se expresa que una persona es considerada mayor cuando alcanza la edad de 60 a 65 años, independientemente de su historia clínica y situación particular. Además, se clasifica como adulto mayor a las personas entre 60 y 74 años, de edad avanzada si cuentan entre 75 y 90 años y como grandes viejos o grandes longevos a los mayores de 90 años.

En Colombia, de acuerdo con Fedesarrollo y Fundación Saldarriaga Concha (2015), la población de adultos mayores de 60 años correspondía a 5,2 millones de personas, que equivalen al 10,8% de todos los habitantes, y proyectaron para 2050 una cifra cercana a los 14,1 millones, equivalentes al 23% de la población. Además, resaltaron la transición demográfica del país con un 10% de su población a la población etaria de 60 años o más.

2.2 Riesgos percibidos de compra física y WOM

El riesgo percibido es un factor que influye en la evaluación de las marcas por parte de los consumidores, se entiende como la percepción de incertidumbre o de las posibles consecuencias adversas asociadas a la compra de un producto o servicio (Dowling y Staelin, 1994). Cada decisión de compra conlleva cierto nivel de riesgo que depende de la implicación que el consumidor tenga con la decisión y el producto en sí (Biswas et al., 2006). A medida que los consumidores perciben un mayor riesgo en la compra de un producto o servicio, su confianza hacia el resultado de la compra se verá afectada, por lo que esto resulta crucial para comprender el comportamiento del consumidor (Soesilo et al., 2020).

Por otro lado, el WOM es una de las herramientas más sólidas de comunicación en mercadeo, ya que fortalece y construye la confianza en instituciones y productos (Allsop et al., 2007). Se refiere a la comunicación que se da entre emisores y receptores no comerciales sobre el desempeño, la calidad, la fiabilidad o el funcionamiento de productos o servicios (Lee y Suh, 2020). La importancia del WOM para una compañía radica en su capacidad de influir en las decisiones con respecto al servicio al cliente, las relaciones con ellos y la recuperación del servicio, ya que el WOM puede ser positivo, neutro o negativo (Nguyen et al., 2021). La relevancia que tiene el WOM es su capacidad de doble vía, ya que contribuye a la medición del impacto publicitario y motivacional de una marca en el mercado y vincula a la marca con su grupo objetivo, por lo que se considera una herramienta de información creíble, debido a que existe la tendencia a mencionar las recomendaciones de otras personas en torno a nuevas experiencias (Plummer, 2007).

El riesgo percibido influye sobre WOM. Por ejemplo, una investigación realizada en consumidores de telecomunicaciones móviles de Vietnam encontró que el riesgo percibido tiene un efecto positivo y significativo sobre el WOM (Tho et al., 2017). Otro estudio llevado a cabo en Taiwán también encontró que el riesgo percibido influye positivamente sobre el WOM (Fang et al., 2011). Por lo anterior, se propone la siguiente hipótesis:

H1. Los riesgos percibidos en las compras físicas impactan en la recomendación WOM de los adultos mayores usuarios de internet.

2.3 Riesgos percibidos en compra en línea y e-WOM

Si bien los riesgos percibidos para compras en línea que experimentan las personas en las conductas de compra y consumo pueden ser similares a los presentados en el mundo físico, los mecanismos digitales hacen más eficiente la toma de decisiones en línea, al tiempo que reducen los riesgos percibidos (Cheung y Lee, 2012). El concepto de riesgo percibido es una preocupación importante para los consumidores en el comercio electrónico porque presenta menos verificación y control en el intercambio de productos y dinero, aun cuando se pueden adoptar estrategias de reducción de riesgo como garantías, recomendaciones fiables e información de apoyo (Wu et al., 2020). Así, el riesgo percibido actúa como una barrera para los consumidores en línea en las decisiones de compra frente a la incertidumbre del producto, financiera o de la información (Martin et al., 2015).

El e-WOM se diferencia del tradicional WOM en aspectos tales como el alcance y la asincronía de comunicación en progresiones diferentes y en múltiples direcciones, al ser plasmado en diferentes medios y difundirse de muchas maneras (Cheung y Lee, 2012). El acceso a la información publicada en internet puede durar mucho más tiempo que la comunicación tradicional, la cual se puede perder u olvidar con facilidad; por lo tanto, el e-WOM es más cuantificable y observable, además, presenta un mayor anonimato (ShabbirHusain y Varshney, 2022). Se ha encontrado que existe una influencia entre el riesgo percibido y el e-WOM. Por ejemplo, en el contexto del comercio electrónico de Taiwán, Liao et al. (2021) hallaron que el riesgo percibido de compra influye en el e-WOM. Por lo anterior, se propone la siguiente hipótesis:

H2. Los riesgos percibidos en las compras en línea impactan en la recomendación e-WOM de los adultos mayores usuarios de internet.

2.4 WOM y credibilidad de la marca

La credibilidad de la marca se refiere a la medida en que una persona cree en la fiabilidad y la experiencia de una marca (Erdem y Swait, 2004). Se trata de un constructo clave para reducir la incertidumbre y es influenciado por las acciones y estrategias desarrolladas por las organizaciones o por los consumidores (Molinillo et al., 2022). Además, la credibilidad de la marca representa la confianza generada por las experiencias de las personas con determinados servicios y productos y tiene la capacidad de incrementar el valor observado y la calidad de la información proporcionada por el servicio (Abu-Zayyad et al., 2021).

Se ha identificado que una alta credibilidad se origina con el impacto que tiene el WOM. Una investigación realizada en Indonesia encontró que el WOM tradicional es un medio creíble para construir la credibilidad de marcas locales (Ratriyana, 2021). Del mismo modo, una investigación a consumidores de productos cosméticos en Corea reflejó que el efecto del WOM mejora la credibilidad de los consumidores en la marca (Park y Hwang, 2012). Por lo tanto, se propone la siguiente hipótesis:

H3. La recomendación WOM impacta en la credibilidad percibida de los supermercados en línea de los adultos mayores usuarios de internet.

2.5 e-WOM y credibilidad de marca

Chiou et al. (2013) señalan que es muy difícil para un consumidor determinar si la información en línea es creíble, ya que si dicha información es limitada y la procesa con base en lo poco que recibe, puede afectar negativamente la evaluación de la marca. Las reseñas también pueden ser indicadores acerca de cómo los consumidores perciben la calidad y el rendimiento de los productos que son vendidos en línea (Jiang y Benbasat, 2004). Los consumidores usan las críticas en línea para comprender mejor la calidad y el desempeño de los productos que planean comprar (Goldsmith y Horowitz, 2006). Las fuentes de los comentarios de e-WOM suelen ser desconocidas, se presentan en forma de texto, con declaraciones positivas o negativas realizada por clientes potenciales, reales o antiguos sobre un producto o empresa, y el contenido se expone a una multitud de personas e instituciones a través de internet (ShabbirHusai y Varshney, 2022).

La credibilidad de marca implica la percepción de los consumidores de que la marca cumple sistemáticamente con lo prometido, por lo tanto, es una señal que comunica la calidad y los beneficios de un producto o servicio (Martín-Consuegra et al., 2019). Algunos investigadores consideran que es la más importante de las características de la marca para influir en la intención de compra de los consumidores (Bougoure et al., 2016). Algunos trabajos empíricos han estudiado el efecto del e-WOM sobre la credibilidad de marca. Por ejemplo, en su estudio sobre marketing educativo realizado con estudiantes universitarios en Vietnam, Perera et al. (2020) encontraron que el e-WOM aumenta la credibilidad percibida de la marca. Por ello, es posible suponer que:

H4. La recomendación e-WOM impacta en la credibilidad percibida de los supermercados en línea de los adultos mayores usuarios de internet.

2.6 Credibilidad de marca e intención de compra física e intención de compra en línea

La credibilidad de marca implica que las personas en su rol de consumidores perciben que una marca tiene la capacidad (experiencia) y la voluntad (confiabilidad) para entregar consistentemente lo que ha prometido al mercado (Srivastava y Dey, 2016). Este atributo otorgado a las marcas tiene un estrecho vínculo con el posicionamiento, pero requiere de la voluntad y la capacidad de la marca para cumplir con lo que promete (Erdem et al., 2006).

La credibilidad de marca influye sobre la intención de compra. La intención de compra se entiende como un plan consciente que realiza un individuo para hacer un esfuerzo por comprar una marca (Spears y Singh, 2004). Cuando la credibilidad de la marca es sólida y positiva, logra tanto una mejor imagen como valor de marca, y esto se ve reflejado en una mayor intención de compra (Wang y Yang, 2011). En su investigación sobre marcas de moda, Martín-Consuegra et al. (2019) encontraron que la credibilidad de la marca es estratégica para la intención de compra de una marca.

Asimismo, se ha encontrado que cuando las personas navegan en internet a través de las diferentes opiniones publicadas, van tras información acerca de productos o servicios de manera previa a la compra, lo que las puede motivar a desarrollar su intención de compra (Hennig-Thurau et al., 2004). Los consumidores tendrán la intención de realizar compras en línea si sienten que el sitio de comercio electrónico es confiable (Putra et al., 2017), lo que implica que, entre más alto sea el nivel de credibilidad hacia una marca, la intención de compra en línea será mayor (Tanjung et al., 2018). Por lo anterior, se formulan las siguientes hipótesis:

H5a. La credibilidad percibida por parte de los adultos mayores usuarios de internet impacta en la intención de compra física.

H5b. La credibilidad percibida por parte de los adultos mayores usuarios de internet de los adultos mayores usuarios de internet impacta en la intención de compra en línea.

3. Método de investigación

El diseño de investigación fue de tipo cuantitativo, no experimental, explicativo y transversal (Hernández y Mendoza, 2018). Los adultos mayores participantes fueron hombres y mujeres que tuvieran 60 o más años, usuarios de internet y que, de forma deseable, hubieran hecho alguna transacción en línea en diferentes zonas de Bogotá. Los sujetos de estudio fueron seleccionados a través de un muestreo no probabilístico por conveniencia, fueron invitados a ser parte de las entrevistas en profundidad sin ningún tipo de incentivo (Hernández y Mendoza, 2018). El total de adultos mayores participantes fueron 501 personas, quienes diligenciaron el instrumento construido en la plataforma Typeform.com sin presentar mayor novedad o dificultad para responder, ya que un encuestador solicitaba el apoyo para responder en diferentes espacios de reunión de sus grupos de referencia, tales como iglesias o clubes, y a través de un dispositivo el encuestado respondía las preguntas. El tamaño de muestra sobrepasa la recomendación de contar con 130 casos en modelos que reciben dos flechas y que buscan alcanzar una R² = 0,25 y una potencia del 80% (Hair et al., 2017). Para el análisis se utilizó un modelo de ecuaciones estructurales con mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM) y se usó el software Smart PLS 3.0.

Se construyó un cuestionario con preguntas cerradas para obtener el perfil sociodemográfico de los adultos mayores y se utilizaron escalas validadas de la literatura, las cuales fueron adaptadas al contexto de la investigación. Para riesgos percibidos de la compra física se adaptó la escala de Simcock et al. (2006) y Mitchell (1999), se trata de una escala de segundo orden con cinco dimensiones: riesgo funcional con tres ítems, riesgo financiero con cuatro ítems, riesgo físico con un ítem, riesgo psicosocial con seis ítems y riesgo de tiempo con dos ítems. Además, para riesgos percibidos en línea se adaptó la escala de Forsythe et al. (2006), que también es un constructo de segundo orden con tres dimensiones: riesgo financiero con siete ítems, riesgo de producto con seis ítems y riesgo de tiempo y conveniencia con tres ítems. La recomendación WOM es de segundo orden y se adaptó de la escala de Goyette et al. (2010) con cuatro dimensiones: intensidad de WOM con tres ítems, valencia positiva con seis ítems, valencia negativa con dos ítems y contenido del WOM con ocho ítems. Para la recomendación e-WOM y la intención de compra física se usaron las escalas propuestas por Al-Debei et al. (2015), Ha (2004) y Reza y Samiei (2012). Para credibilidad de marca e intención de compra física fueron consultados Hyun y Whitehill (2011), la primera con seis ítems y la segunda con cinco. Para la intención de compra en línea se adaptó la escala de Oliveira et al. (2017). Todos los ítems se midieron utilizando escalas de Likert de cinco puntos (desde 1 “completamente en desacuerdo” hasta 5 “completamente de acuerdo”). La aplicación del instrumento combinó la forma física y digital autoadministrada, y la recolección de los datos se llevó a cabo de septiembre a noviembre de 2019. La tabla 1 presenta las escalas utilizadas.

Tabla 1 Escalas utilizadas. 

Riesgos percibidos de la compra física
Riesgo funcional
FU1. El supermercado a donde voy tiene amplio surtido
FU2. El supermercado a donde voy cuenta con servicio completo
FU3. El supermercado a donde voy brinda confianza por su trayectoria
Riesgo financiero
FIN1. El supermercado a donde voy está dentro de mi presupuesto
FIN2. En el supermercado a donde voy valoran mi dinero
FIN3. En el supermercado a donde voy hay métodos de financiación
FIN4. En el supermercado a donde voy hay métodos de pago seguros
Riesgo físico
FIS1. Los productos que compro en el supermercado a donde voy no me causan daño
Riesgo psicosocial
PSI1. El supermercado a donde voy es símbolo de estatus
PSI2. Yo impresiono a mis amigos en el supermercado a donde voy
PSI3. Me importa mucho la opinión de los demás respecto al supermercado a donde voy
PSI4. El supermercado a donde voy es un estímulo de confianza para mí
PSI5. Me siento bien con el supermercado a donde voy
PSI6. El supermercado a donde voy me hace sentir rechazado
Riesgo de tiempo
T1. Tomo mucho tiempo decidiendo las compras en el supermercado a donde voy
T2. Me toma mucho tiempo buscando información en el supermercado a donde voy
Recomendación WOM
Intensidad de WOM
IW1.Hablé de mi supermercado favorito con mucha más frecuencia que de cualquier otro supermercado
IW2. Hablé de mi supermercado favorito con mucha más frecuencia que sobre empresas de cualquier otro tipo
IW3. Hablé de mi supermercado favorito a muchas personas
Valencia positiva (elogio)
VP1. Recomiendo mi supermercado favorito
VP2. Hablo de los buenos aspectos de mi supermercado favorito
VP3. Estoy orgulloso de decir que soy el cliente de mi supermercado favorito
VP4. Recomiendo encarecidamente que las personas compren productos en línea (por internet) de mi supermercado favorito
VP5. En general, digo cosas positivas a los demás
VP6. He hablado favorablemente de mi supermercado favorito a otros
Valencia negativa
VN1. En su mayoría, digo cosas negativas a los demás
VN2. He hablado mal de mi supermercado favorito a otros
Contenido del WOM
CW1. Comento la facilidad de uso del sitio web de mi supermercado favorito
CW2. Comento la seguridad de las transacciones y el sitio de internet de mi supermercado favorito
CW3. Hablo de los precios de los productos ofrecidos que tiene mi supermercado favorito
CW4. Hablo acerca de la variedad de los productos ofrecidos de mi supermercado favorito
CW5. Comento sobre la calidad de los productos ofrecidos de mi supermercado favorito
CW6. Hablo de la facilidad en las transacciones de mi supermercado favorito
CW7. Hablo de la entrega rápida que tiene mi supermercado favorito
CW8. Hablo de la notoriedad que tiene mi supermercado favorito
Riesgos percibidos en línea
Riesgo financiero
RF1. No puedo confiar en el supermercado en línea
RF2. No se puede obtener el producto
RF3. Puedo comprar algo por accidente
RF4. Mi información personal no puede ser guardada
RF5. No puedo conseguir lo que quiero
RF6. El número de mi tarjeta de crédito puede no estar seguro
RF7. Pueden cobrarme dos veces
Riesgo de producto
RP1. No se puede revisar el producto actual
RP2. El tamaño puede ser un problema con los productos
RP3. No se pueden probar los productos en línea
RP4. Incapacidad para tocar y sentir el producto
RP5. Se debe pagar el envío y la manipulación
RP6. Se debe esperar para que la mercancía sea entregada
Riesgo de tiempo y conveniencia
RT1. Demasiado complicado para poner la orden de compra
RT2. Difícil encontrar sitios web apropiados
RT3. Las fotos tardan demasiado en aparecer
Recomendación e-WOM (por internet)
E-WOM1. Con frecuencia leo en internet las opiniones de otros consumidores, para saber qué impresiones tienen acerca de productos/marcas
E-WOM2. Para estar seguro de qué producto o marca compro, con frecuencia leo en internet las opiniones acerca del producto o marca que tienen otros consumidores
E-WOM3. Con frecuencia consulto las opiniones en internet del producto que tienen otros consumidores, para ayudarme a elegir un producto o marca
E-WOM4. Con frecuencia recojo información en internet de las opiniones de consumidores del producto, antes de comprar un determinado producto o marca
E-WOM5. Cuando compro un producto en internet, las opiniones y recomendaciones en línea de los consumidores me dan confianza en la compra del producto
E-WOM6. Si no leo las opiniones en internet de consumidores del producto cuando compro un producto o marca, me preocupa mi decisión
E-WOM7. Cuando compro un producto o marca, las opiniones en internet de consumidores del producto me hacen confiar en comprar dicho producto o marca
E-WOM8. Con frecuencia publico comentarios positivos en internet acerca de los productos en línea del distribuidor
Credibilidad de marca
CMT1. Mi supermercado favorito entrega lo que promete
CMT2. Las peticiones de servicio de mi supermercado favorito son creíbles
CMT3. Con el tiempo, mis experiencias con mi supermercado favorito me han llevado a esperar que cumpla sus promesas, ni más ni menos
CMT4. Mi supermercado favorito está comprometido con cumplir con sus peticiones, ni más ni menos
CMT5. Mi supermercado favorito tiene un nombre en el que yo puedo confiar
CMT6. Mi supermercado favorito tiene la habilidad de entregar lo que promete
Intención de compra en tienda física
IC1. En general, nunca elegiría mi supermercado favorito
IC2. Yo consideraría seriamente la posibilidad de elegir mi supermercado favorito
IC3. Es probable que escoja mi supermercado favorito
IC4. Estoy dispuesto a recomendar a otros para comprar en mi supermercado favorito
IC5. Tengo la intención de comprar un producto o marca, en el futuro, en mi supermercado favorito
Intención de compra en línea
ICL1. Me sentiría cómodo comprando productos de mi supermercado por internet
ICL2. Me sentiría cómodo buscando información de producto/servicio de mi supermercado, en línea
ICL3. Me sentiría cómodo recibiendo la información libre del producto/servicio de mi supermercado, en línea

Fuente: elaboración propia.

4. Resultados

4.1 Características demográficas de los encuestados

Las características de los encuestados fueron las siguientes: el 58,7% eran mujeres y 41,3% eran hombres. El 63,7% de los hombres manifestaron ser empleados en comparación con el 61,7% de las mujeres; el 72,1% de las mujeres pertenecían al estrato 3 mientras que, a este estrato, pertenece el 59,9% de los hombres. En cuanto al estado civil, el 42,1% de las mujeres y el 51,7% de los hombres estaban casados. La mayoría de las mujeres (32%) y los hombres (35%) ganaban entre dos y tres salarios mínimos. Asimismo, la mayor parte de los participantes estudiaron hasta secundaria (45% de las mujeres y 37% de los hombres). El grupo etario entre 60 y 64 años fue el que más navegaba por internet (62,5%) y el que más había comprado en línea (53,7%); además, el 51,5% lo hacía a través del teléfono celular, mientras que el 42,1% lo hacía a través de computadores.

4.2 Análisis del modelo estructural

4.2.1 Sesgo de método común

Debido a que los datos provienen de la misma fuente y es necesario eliminar los problemas asociados al método común, no solo se mantuvo el anonimato en los respondientes en la selección y recolección de los datos, sino que también se verificó que los factores de inflación de la varianza (VIF) fueran menores a 5,0 (Hair et al., 2010) y se realizó un análisis factorial exploratorio, a fin de demostrar que un único factor explica menos del 50% de la varianza (Pan et al., 2015; Podsakoff et al., 2003). Todos los resultados VIF se encuentran entre 1,0 y 4,69; además, el análisis factorial muestra que un único factor explica el 37,4% de la varianza.

4.2.2 Modelo de medida: fiabilidad y validez

Para comprobar la fiabilidad y validez de las medidas utilizadas fue verificada la estructura factorial inicial y se realizó un análisis de cómo cada ítem se relaciona con los constructos latentes. Atendiendo a la propuesta teórica de Henseler et al. (2009), en la que se deben considerar las variables manifiestas con cargas superiores a 0,70, se identificó que algunas cargas no superan este nivel; por lo tanto, fueron eliminados de riesgos percibidos de la compra física, del constructo riesgo financiero, un ítem (FIN3), de riesgo psicológico cuatro ítems (PSI1, PSI2, PSI3, y PSI6) y de riesgo de tiempo un ítem (T2). Del constructo WOM, de la dimensión contenido WOM, fueron eliminados dos ítems (CW1, CW2), y de valencia positiva dos ítems (VP4 y VP5). Además, se eliminaron dos ítems de intención de compra física (IC1 y IC4) y dos de intención de compra en línea (ICO3, ICO5).

Adicionalmente, se evaluó la consistencia interna mediante tres medidas: el alfa de Cronbach, el cual proporciona una estimación de la fiabilidad con base en las intercorrelaciones de las variables indicadores observa-das (Hair et al., 2019). Nunnally y Bernstein (1994) sugieren una alta consistencia interna cuando el alfa de Cronbach es superior a 0,70. Sin embargo, debido a que dicho estadístico es sensible al número de ítems de la escala, y para fortalecer la consistencia interna, se tuvo en cuenta la segunda medida denominada fiabilidad compuesta, pues incluye los diferentes valores de las cargas externas de las variables indicador. Para comprender el resultado de esta medida, la fiabilidad oscila entre 0 y 1, y, entre más alto el valor, más confiable será. Los rangos de 0,6 y 0,7 para estudios exploratorios son considerados aceptables, y en otros alcances de investigación se espera que estén entre 0,7 y 0,9 para considerarse satisfactorios. La tercera medida fue la varianza promedio extraída (AVE). Cada uno de los constructos arroja niveles de confiabilidad y validez convergente aceptables, como se muestra en la tabla 2.

Tabla 2 Fiabilidad de los constructos y validez convergente. 

Constructo Dimensión Alfa de Cronbach Fiabilidad compuesta Varianza extraída media (AVE)
Riesgos percibidos de la compra física Riesgo financiero de compra física 0,778 0,871 0,693
Riesgo físico 1,000 1,000 1,000
Riesgo funcional de la compra física 0,897 0,936 0,830
Riesgo psicosocial de la compra física 0,706 0,871 0,772
Riesgo de tiempo de la compra física 1,000 1,000 1,000

  • Constructo

  • Riesgos percibidos de la compra física

Riesgo financiero de compra en línea 0,884 0,910 0,592
Producto 0,913 0,932 0,697
Tiempo y conveniencia 0,806 0,886 0,721
Contenido WOM 0,891 0,920 0,698
Intensidad de WOM 0,874 0,922 0,799
Recomendación WOM Valencia positiva 0,833 0,889 0,667
Valencia negativa 0,841 0,926 0,863
Recomendación e-WOM 0,928 0,940 0,691
Credibilidad de la marca 0,933 0,947 0,751
Intención de compra física 0,794 0,879 0,708
Intención de compra en línea 0,832 0,874 0,700

Fuente: elaboración propia.

También se evaluó la validez discriminante a través de dos criterios: Fornell y Larcker (1981) y Heterotrait Monotrait Ratio (HTMT). El primero se obtiene verificando que la raíz cuadrada de los AVE para cada uno de los constructos sea mayor que sus correlaciones más altas con cualquiera de los otros constructos, ya que, de esta manera, un constructo comparte más varianza con sus indicadores que con los otros constructos. El valor que se ubica en la diagonal representa la correlación entre variables latentes y evidencia la existencia de validez discriminante (Hair et al., 2019). El segundo se obtiene de la media de todas las correlaciones de los indicadores de constructos distintos que miden fenómenos diferentes en relación con la media geométrica de la media de las correlaciones entre los indicadores que miden un mismo constructo. Los valores deben ser inferiores a 0,90. La tabla 3 muestra que se cumple con la validez discriminante en ambos criterios.

Tabla 3 Validez discriminante a través de los criterios Fornell y Larcker (1981) y HTMT. 

Criterio de Fornell-Larcker
Credib. de marca R. financ. compra física R. financ. compra en línea R. físico R. func. compra física Intenc. compra física Intenc. compra en línea Intensidad WOM R. psicosoc. compra física R. tiempo compra física Contenido WOM e-WOM Producto Tiempo y conven. V. posit. V. negat.
Credib. de marca 0,866
R. financ. compra física 0,453 0,833
R. financ. compra en línea 0,231 0,179 0,769
R. físico 0,404 0,622 0,120 1,000
R. func. compra física 0,487 0,757 0,266 0,544 0,911
Intenc. compra física 0,680 0,520 0,208 0,359 0,503 0,842
Intenc. compra en línea -0,029 -0,110 -0,047 -0,024 -0,113 -0,031 0,836
Intensidad WOM 0,125 0,016 -0,106 0,012 -0,045 0,133 0,101 0,894
R. psicosoc. compra física 0,471 0,533 0,154 0,491 0,452 0,498 -0,086 0,067 0,879
R. tiempo compra física 0,103 -0,002 -0,098 0,036 -0,042 0,122 0,120 0,311 0,180 1,000
Contenido WOM 0,387 0,359 0,084 0,349 0,309 0,385 -0,135 0,181 0,334 0,044 0,835
e-WOM -0,152 -0,153 -0,192 -0,089 -0,150 -0,094 0,483 0,277 -0,146 0,359 -0,043 0,831
Producto 0,203 0,281 0,718 0,239 0,322 0,186 -0,095 -0,260 0,184 -0,244 0,065 -0,322 0,835
Tiempo y conven. 0,274 0,146 0,657 0,153 0,179 0,224 0,095 -0,063 0,102 -0,007 0,052 -0,102 0,637 0,849
V. posit. 0,437 0,384 0,135 0,317 0,354 0,417 -0,029 0,501 0,329 0,081 0,544 0,003 0,052 0,114 0,817
V. negat. -0,054 -0,153 -0,148 0,018 -0,177 -0,028 0,039 0,380 -0,026 0,367 0,335 0,327 -0,295 -0,081 0,156 0,929
Heterotrait-Monotrait Ratio (HTMT)
Credib. de marca R. financ. compra física R. financ. compra en línea R. físico R. func. compra física Intenc. compra física Intenc. compra en línea Intensidad WOM R. psicosoc. compra física R. tiempo compra física Contenido WOM e-WOM Producto Tiempo y conven. V. posit. V. negat.
Credib. de marca
R. financ. compra física 0,522
R. financ. compra en línea 0,253 0,221
R. físico 0,418 0,709 0,127
R. func. compra física 0,532 0,893 0,297 0,574
Intenc. compra física 0,785 0,651 0,247 0,396 0,589
Intenc. compra en línea 0,072 0,118 0,083 0,029 0,118 0,059
Intensidad WOM 0,137 0,055 0,126 0,033 0,064 0,152 0,132
R. psicosoc. compra física 0,576 0,714 0,186 0,584 0,560 0,654 0,119 0,087
R. tiempo compra física 0,107 0,054 0,128 0,036 0,045 0,138 0,130 0,334 0,218
Contenido WOM 0,425 0,432 0,117 0,369 0,345 0,455 0,172 0,204 0,420 0,065
e-WOM 0,150 0,170 0,199 0,076 0,156 0,120 0,537 0,292 0,164 0,371 0,076
Producto 0,220 0,326 0,792 0,250 0,356 0,218 0,111 0,293 0,220 0,257 0,086 0,335
Tiempo y conven. 0,318 0,177 0,768 0,170 0,210 0,283 0,141 0,083 0,127 0,026 0,072 0,134 0,735
V. posit. 0,493 0,469 0,156 0,348 0,408 0,505 0,055 0,585 0,425 0,088 0,631 0,068 0,082 0,141
V. negat. 0,076 0,180 0,168 0,023 0,203 0,046 0,050 0,444 0,072 0,400 0,387 0,366 0,337 0,096 0,189

Fuente: elaboración propia.

4.2.3 Modelo estructural: estadísticas de bondad de ajuste

Para que el modelo sea fiable y válido, se hace el cálculo con el algoritmo PLS, el cual permite obtener los coeficientes de trayectoria (β) que varían entre -1 y 1; aquellas ponderaciones cercanas a 1 son las trayectorias más fuertes. La tabla 4 muestra los resultados de todas las trayectorias e hipótesis propuestas.

Tabla 4 Resultados de las trayectoria y confirmación de hipótesis. 

Hipótesis Valor β Prueba t Confirmación o rechazo de hipótesis
H1. Los riesgos percibidos en las compras físicas impactan en la recomendación WOM de los adultos mayores usuarios de internet 0,352 7,293 Se confirma H1
H2. Los riesgos percibidos en las compras en línea impactan en la recomendación e-WOM de los adultos mayores usuarios de internet -0,254 4,815 Se confirma H2
H3. La recomendación WOM impacta en la credibilidad percibida de los supermercados en línea de los adultos mayores usuarios de internet 0,415 9,465 Se confirma H3
H4. La recomendación e-WOM impacta en la credibilidad percibida de los supermercados en línea de los adultos mayores usuarios de internet -0,197 4,616 Se confirma H4
H5a. La credibilidad percibida por parte de los adultos mayores usuarios de internet impacta en la intención de compra física 0,680 20,049 Se confirma H5a
H5b. La credibilidad percibida por parte de los adultos mayores usuarios de internet de los adultos mayores usuarios de internet impacta en la intención de compra en línea -0,029 0,447 Se rechaza H5b

Fuente: elaboración propia.

Se evaluó el coeficiente de determinación R2 de todos los constructos endógenos y se comprende el efecto de las variables sobre dicho constructo. Los valores que asume este indicador oscilan entre 0 y 1; mientras más se acerquen a la unidad significa un ajuste fuerte y mientras más se aproximen a cero significa que no hay ajuste. Así, en orden del efecto de este indicador en el modelo evaluado, se encontró que la intención de compra física recibe la mayor explicación de la varianza (0,463), seguida por la credibilidad de marca (0,193), WOM (0,124) y e-WOM (0,065).

Junto con el valor de R2 de todos los constructos endógenos se encuentra el tamaño del efecto f2, cuyos valores se pueden interpretar como efectos pequeños (0,02), moderados (0,15) y grandes (0,35). Aquellos que están por debajo de 0,02 indican que no hay efecto. El único resultado con efecto grande sobre una variable latente es credibilidad de la marca sobre intención de compra física (0,861). Como resultados moderados se identificaron riesgos percibidos en compra física sobre WOM (0,141) y WOM sobre credibilidad (0,211). Como resultados pequeños se tiene riesgos percibidos en línea sobre e-WOM (0,069) y e-WOM sobre credibilidad (0,048). Finalmente, la credibilidad de la marca sobre la intención de compra en línea (0,001) no muestra efecto. En la figura 1 se muestra el modelo contrastado.

Fuente: elaboración propia.

Figura 1 Resultados del modelo estructural. 

5. Discusión

Esta investigación buscó analizar el efecto de los riesgos percibidos físicos y en línea sobre el WOM y el e-WOM respectivamente, así como el impacto de estos sobre la credibilidad de marca y la influencia de esta en la intención de compra tanto física como en línea, por parte de los adultos mayores de la ciudad de Bogotá, Colombia. Los resultados mostraron que los riesgos percibidos en las compras físicas impactan la recomendación WOM, lo que confirmó H1. Esto coincide con las apreciaciones realizadas por parte de Nooteboom et al. (1997) y Swan y Nolan (1985), quienes indicaron cómo las personas comunican sus riesgos a otros individuos, particularmente cuando hay una probabilidad de experimentar situaciones adversas con las compras que intentan realizar. Se suma incluso a lo que indicó Plummer (2007) en función de la conducta que tienen los consumidores de acudir a otras personas, especialmente en las que más confían, para contar con la opinión de ellos. Estos hallazgos son consistentes con los obtenidos en esta investigación, en la que los adultos mayores acuden al WOM como un soporte para disminuir la incertidumbre que trae consigo la compra física. En las respuestas obtenidas por ellos se podía comprender el sentido que tienen de reforzar su experiencia con las opiniones de terceros, sobre todo si hay un alto nivel de experticia.

Se confirmó además H2, en la que se postuló que los riesgos percibidos en línea impactan la recomendación e-WOM, y esto coincide con lo hallado por Erdem y Swait (1998), quienes indicaron que las discrepancias que llegue a tener un producto en sus atributos implican procesar más información. También se coincide con lo mencionado por Shugan (1980), quien señaló que estas discrepancias pueden disminuir la utilidad que esperan las personas de los productos o servicios, pues los adultos mayores tienen una actitud desfavorable hacia las compras en línea. Los hallazgos obtenidos tienen coherencia con esta propuesta puesto que las transacciones en línea les generan miedo a los adultos mayores por robos, fraudes informáticos, la filtración de los datos de la tarjeta de crédito, entre otros. Adicionalmente, valdría la pena tener en cuenta cuáles son las señales observables que les permita a los adultos mayores identificar mayores o menores riesgos que los lleve a revisar las reseñas y a generar conversaciones en línea.

Además, se confirmó que la recomendación WOM impacta en la credibilidad de marca de los supermercados que ofrecen ventas en línea (H3). Así, esta investigación muestra aspectos interesantes asociados con lo que manifestaron los adultos mayores, quienes consideraron que cuando un producto de interés pasa por el filtro de “personas como yo”, favorece la credibilidad, de acuerdo con lo propuesto por Allsop et al. (2007). Además, al recurrir a los comentarios y opiniones de otras personas, logran materializar la idea que tenían de la marca (Plummer, 2007) y estructuran la credibilidad de esta en su proceso de toma de decisiones. Sería importante considerar los atributos de marca que son fundamentales en la construcción sólida de la credibilidad para la población de adultos mayores y con los cuales las marcas no podrían dejar de impulsar entre sus promotores, para darle sentido a la relación de confianza e interacción de mediano y largo plazo.

Se confirmó la relación de la recomendación e-WOM y la credibilidad de marca (H4) y que esta credibilidad influye sobre la intención de compra física (H5a). Este resultado coincide con Ha (2004), quien indicó que, al tener la intención de hacer una transacción en línea, las personas se fijaban en los requisitos que debe tener un comercio para garantizar la confiabilidad. Los adultos mayores también manifestaron lo planteado por Gefen y Straub (2004), en relación con los aspectos que afectan la credibilidad de la marca y aumentan los riesgos percibidos, tales como la marca del comercio, la historia que tenga, el tipo de bien o servicio que se va a comprar, el tamaño y monto de la compra, la apariencia del sitio web, la velocidad de carga de este y las opiniones o reseñas que tenga dicho comercio en línea. Para entender las características de conocimiento y formación de los adultos mayores, es importante que haya una revisión del nivel de importancia que tienen estos aspectos en la actualidad, y qué otros indicadores son esenciales en su ruta para continuar con el proceso de compra o abandonarlo.

Finalmente, no fue posible confirmar H5b, que postula que la credibilidad percibida influye sobre la intención de compra en línea, contrario a lo comprobado en otras investigaciones al evaluar este efecto (Cheung y Lee, 2012). Por lo tanto, es recomendable que investigaciones futuras analicen los mecanismos que hacen más eficiente la toma de decisiones en línea, los cuales ayudan a disminuir los riesgos percibidos. Estos mecanismos mencionados en el capítulo del marco teórico se pueden contrastar en futuras investigaciones con la calidad de las reseñas, la credibilidad percibida de la fuente y la cantidad de información que puede estar disponible para una marca, como lo propuso Filieri (2015), de tal manera que se puedan contrastar los resultados obtenidos a partir de la inclusión de estas variables.

Al considerar la credibilidad de marca con la intención de compra física, el trabajo de esta investigación pudo comprender cómo para los adultos mayores la honestidad que transmita una marca es importante para considerarla dentro de sus opciones de compra, como lo propusieron Maathuis et al. (2004); sin embargo, no fueron medidos los otros dos componentes de la credibilidad de marca: la pericia o nivel de conocimiento y el atractivo o un atributo de personificación (simpatía, perseverancia, entre otros). Los adultos mayores hacen más referencia a la experiencia de la marca, como lo mencionó Maathuis (1999) y lo cual es coherente con lo sostenido por Erdem y Swait (2004), quienes indicaron la influencia positiva que surge de la credibilidad en la consideración y elección de la marca. Otros estudios podrían validar si los adultos mayores consideran tanto los atributos de personificación de la marca como el nivel de conocimiento y la confiabilidad en la intención de compra.

6. Conclusiones e implicaciones

En esta investigación se obtuvieron varias conclusiones. Primero, los riesgos percibidos en la compra física influyen sobre la recomendación WOM, y también los riesgos percibidos de la compra en línea influyen sobre el e-WOM, aunque el efecto es mayor y positivo en la compra física. Es decir, una mayor percepción de riesgos asociados a la compra física conduce a más comentarios WOM; mientras que una mayor percepción de riesgos en la compra electrónica conduce a menos reseñas electrónicas entre los adultos mayores estudiados. Segundo, la recomendación WOM influye sobre la credibilidad de marca; sin embargo, la recomendación e-WOM no lo hace. Tercero, la credibilidad de marca impacta fuertemente sobre la intención de compra física, pero no lo hace sobre la intención de compra en línea en los supermercados. Así, se encontró que los aspectos asociados a la compra física aún impactan más en los adultos mayores que los relacionados con la compra en línea. Al igual que otras investigaciones, esta investigación cuenta con algunas limitaciones, ya que se utilizó un muestreo no probabilístico de conveniencia para la recolección de los datos, y a fin de mantener la parsimonia no se estudió el efecto de los riesgos percibidos en la compra física sobre la recomendación e-WOM, ni de los riesgos percibidos en la compra en línea sobre el la recomendación WOM, por lo que es recomendable que estudios futuros aborden este tipo de combinaciones en sus planteamientos.

Respecto a las implicaciones teóricas, aunque en años recientes ha crecido la investigación en la comprensión de las recomendaciones e-WOM, principalmente entre las generaciones más jóvenes, este estudio contribuye a la literatura existente al incluir el rol de los riesgos percibidos y la credibilidad de marca de los supermercados en las recomendaciones WOM y e-WOM en un mercado poco estudiado como es el de los adultos mayores, especialmente en mercados emergentes. Por los hallazgos, es recomendable que estudios futuros se enfoquen en profundizar la comprensión de las recomendaciones e-WOM y el comportamiento de compra en diferentes modelos de negocio, particularmente considerando los efectos de la pandemia en la adopción y uso de la tecnología entre el mercado del adulto mayor. Asimismo, sería conveniente incluir otras variables como la influencia interpersonal, los beneficios de las compras y el nivel de involucramiento, pues ayudarían a generar diferencias claras de marcas que estén en los dos planos de interacción y así ayudar a contrastar los aspectos relevantes en la interacción con la población de adultos mayores.

Las implicaciones gerenciales involucran, por un lado, la oportunidad de mejorar las experiencias durante la compra física en los supermercados para motivar las recomendaciones voz a voz, ya que influirán indirectamente en la intención de compra. No obstante, también se presentan algunos retos en la estrategia de venta en línea, dirigida a los adultos mayores, ya que los riesgos percibidos respecto a la compra en línea por parte de los adultos mayores afecta negativamente las reseñas en línea y estas no funcionan como un elemento que impacte ni la credibilidad ni de manera indirecta la intención de compra. La falta de tangibilidad de los productos, el riesgo financiero percibido, así como el tiempo de espera y la conveniencia requieren que las cadenas de supermercado emprendan acciones que reduzcan los riesgos percibidos en la compra electrónica, fortalezcan el acompañamiento omnicanal y mejoren la experiencia de compra en línea, lo que podría estimular positivamente la recomendación e-WOM.

Referencias

Abu-Zayyad, H. M., Obeidat, Z. M., Alshurideh, M. T., Abuhashesh, M., Maqableh, M. y Masa’deh, R. E. (2021). Corporate social responsibility and patronage intentions: The mediating effect of brand credibility. Journal of Marketing Communications, 27(5), 510-533. https://doi.org/10.1080/13527266.2020.1728565Links ]

Al-Debei, M. M., Akroush, M. N. y Ashouri, M. I. (2015). Consumer attitudes towards online shopping: The effects of trust, perceived benefits, and perceived web quality. Internet Research, 25(5), 707-733. [ Links ]

Allsop, D. T., Bassett, B. R. y Hoskins, J. A. (2007). Word-of-mouth research: Principles and applications. Journal of Advertising Research, 47(4), 398-411. https://doi.org/10.2501/S0021849907070419Links ]

Ball, C., Francis, J., Huang, K. T., Kadylak, T., Cotten, S. R. y Rikard, R. V. (2019). The physical-digital divide: Exploring the social gap between digital natives and physical natives. Journal of Applied Gerontology, 38, 1167-1184. https://doi.org/10.1177/0733464817732518Links ]

Bianchi, C. (2021). Exploring how internet services can enhance elderly well-being. Journal of Services Marketing, 35(5), 585-603. https://doi.org/10.1108/JSM-05-2020-0177Links ]

Biswas, D., Biswas, A. y Das, N. (2006). The differential effects of celebrity and expert endorsements on consumer risk perceptions: The role of consumer knowledge, perceived congruency, and product technology orientation. Journal of Advertising Research, 35(2), 17-31. https://doi.org/10.1080/00913367.2006.10639231Links ]

Bleize, D. N. y Antheunis, M. L. (2019). Factors influencing purchase intent in virtual worlds: A review of the literature. Journal of Marketing Communications, 25(4), 403-420. https://doi.org/10.1080/13527266.2016.1278028Links ]

Bougoure, U. S., Russell-Bennett, R., Fazal-E-Hasan, S. y Mortimer, G. (2016). The impact of service failure on brand credibility. Journal of Retailing and Consumer Services, 31, 62-71. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2016.03.006Links ]

Cheung, C. M. y Lee, M. K. (2012). What drives consumers to spread electronic word of mouth in online consumer-opinion platforms. Decision Support Systems, 53(1), 218-225. https://doi.org/10.1016/j.dss.2012.01.015Links ]

Chin, P. N., Isa, S. M. y Alodin, Y. (2020). The impact of endorser and brand credibility on consumers’ purchase intention: The mediating effect of attitude towards brand and brand credibility. Journal of Marketing Communications, 26(8), 896-912. https://doi.org/10.1080/13527266.2019.1604561Links ]

Chiou, J., Chi-Fen Hsu, A. y Hsieh, C. (2013). How negative online information affects consumers' brand evaluation. Online Information Review, 37(6), 910. https://bdbiblioteca.universidadean.edu.co:2083/docview/1652802942?accountid=34925Links ]

Dowling, G. R. y Staelin, R. (1994). A model of perceived risk and intended risk-handling activity. Journal of Consumer Research, 21(1), 119-134. https://doi.org/10.1086/209386Links ]

Erdem, T. y Swait, J. (1998). Brand equity as a signaling phenomenon. Journal of Consumer Psychology, 7(2), 131-157. https://doi.org/10.1207/s15327663jcp0702_02Links ]

Erdem, T. y Swait, J. (2004). Brand credibility, brand consideration, and choice. Journal of Consumer Research, 31(1), 191-198. https://doi.org/10.1086/383434Links ]

Erdem, T., Swait, J. y Valenzuela, A. (2006). Brands as signals: A cross-country validation study. Journal of Marketing, 70(1), 34-49. https://doi.org/10.1509/jmkg.70.1.034.qxdLinks ]

Fang, C. H., Lin, T. M., Liu, F. y Lin, Y. H. (2011). Product type and word of mouth: A dyadic perspective. Journal of Research in Interactive Marketing, 5(2/3), 189-202. https://doi.org/10.1108/17505931111187802Links ]

Fedesarrollo y Fundación Saldarriaga Concha (2015). Misión Colombia Envejece: cifras, retos y recomendaciones. Editorial Fundación Saldarriaga Concha. [ Links ]

Filieri, R. (2015). What makes online reviews helpful? A diagnosticity-adoption framework to explain informational and normative influences in e-WOM. Journal of Business Research, 68(6), 1261-1270. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2014.11.006Links ]

Fornell, C. y Larcker, D. F. (1981). Evaluation structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50. https://doi.org/10.1177/002224378101800104Links ]

Forsythe, S., Liu, C., Shannon, D. y Gardner, L. C. (2006). Development of a scale to measure the perceived benefits and risks of online shopping. Journal of Interactive Marketing, 20(2), 55-75. https://doi.org/10.1002/dir.20061Links ]

Gefen, D. y Straub, D. W. (2004). Consumer trust in B2C e-Commerce and the importance of social presence: Experiments in e-Products and e-Services. Omega, 32(6), 407-424. https://doi.org/10.1016/j.omega.2004.01.006Links ]

Goldsmith, R. E. y Horowitz, D. (2006). Measuring motivations for online opinion seeking. Journal of Interactive Advertising, 6(2), 2-14. https://doi.org/10.1080/15252019.2006.10722114Links ]

Goyette, I., Ricard, L., Bergeron, J. y Marticotte, F. (2010). e-WOM Scale: Word-of-mouth measurement scale for e-services context. Canadian Journal of Administrative Sciences/Revue Canadienne des Sciences de l'Administration, 27(1), 5-23. https://doi.org/10.1002/cjas.129Links ]

Ha, H. Y. (2004). Factors influencing consumer perceptions of brand trust online. Journal of Product & Brand Management, 13(5), 329-342. https://doi.org/10.1108/10610420410554412Links ]

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. y Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis (7.a ed.). Prentice Hall. [ Links ]

Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M. y Sarstedt, M. (2017). A primer on partial least squares. Structural equation modeling (PLS-SEM) (2.ª ed.). Sage. [ Links ]

Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., Sarstedt, M., Castillo Apraiz, J., Cepeda Carrión, G. y Roldán, J. L. (2019). Manual de partial least squares structural equation modeling (pls-sem). OmniaScience Scholar. [ Links ]

Hennig-Thurau, T., Gwinner, K. P., Walsh, G. y Gremler, D. D. (2004). Electronic word-of-mouth via consumer-opinion platforms: What motivates consumers to articulate themselves on the Internet? Journal of Interactive Marketing, 18(1), 38-52. https://doi.org/10.1002/dir.10073Links ]

Henseler, J., Ringle, C.M., & Sinkovics, R.R. (2009). The use of partial least squares path modeling in international marketing. En Sinkovics, R.R., & Ghauri, P.N. (Ed.) New Challenges to International Marketing, Vol. 20, pp. 277-319. Emerald Group Publishing Limited, Bingley, https://doi.org/10.1108/S1474-7979(2009)0000020014Links ]

Hernández, S. R. y Mendoza, T. C. P. (2018). Metodología de la Investigación. Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. Editorial McGraw-Hill. [ Links ]

Hussain, D., Ross, P. y Bednar, P. (2018). The perception of the benefits and drawbacks of internet usage by the elderly people. En C. Rossignoli, F. Virili y S. Za (Eds.), Digital technology and organizational change (pp. 199-212). Springer, Cham. [ Links ]

Hyun, T. y Whitehill, K. (2011). Exploring the consequences of brand credibility in services. Journal of Services Marketing, 25(4), 260-272. https://doi.org/10.1108/08876041111143096Links ]

Jiang, Z. y Benbasat, I. (2004). Virtual product experience: Effects of visual and functional control of products on perceived diagnosticity and flow in electronic shopping. Journal of Management Information Systems, 21(3), 111-147. https://doi.org/10.1080/07421222.2004.11045817Links ]

Kantar Ibope Media (2018). Target Group Index - TGI - Primera ola 2018. www.kantaribopemedia.comLinks ]

Kim, K., Yoon, S. y Choi, Y. K. (2019). The effects of eWOM volume and valence on product sales-an empirical examination of the movie industry. International Journal of Advertising, 38(3), 471-488. https://doi.org/10.1080/02650487.2018.1535225Links ]

Lee, S. B. y Suh, T. (2020). Internal audience strikes back from the outside: Emotionally exhausted employees’ negative word-of-mouth as the active brand-oriented deviance. Journal of Product & Brand Management, 29(7), 863-876. https://doi.org/10.1108/JPBM-02-2019-2239Links ]

Liao, S. H., Hu, D. C., Chung, Y. C. y Huang, A. P. (2021). Risk and opportunity for online purchase intention-A moderated mediation model investigation. Telematics and Informatics, 62, 101621. https://doi.org/10.1016/j.tele.2021.101621Links ]

Maathuis, O. (1999). Corporate branding: The value of the corporate brand to customers and managers (tesis de doctorado). Erasmus Universiteit, Rotterdam. [ Links ]

Maathuis, O., Rodenburg, J. y Sikkel, D. (2004). Credibility, emotion or reason? Corporate Reputation Review, 6(4), 333-345. https://doi.org/10.1057/palgrave.crr.1540003Links ]

Martín-Consuegra, D., Díaz, E., Gómez, M. y Molina, A. (2019). Examining consumer luxury brand-related behavior intentions in a social media context: The moderating role of hedonic and utilitarian motivations. Physiology & Behavior, 200, 104-110. https://doi.org/10.1016/j.physbeh.2018.03.028Links ]

Martin, J., Mortimer, G. y Andrews, L. (2015). Re-examining online customer experience to include purchase frequency and perceived risk. Journal of Retailing and Consumer Services, 25, 81-95. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2015.03.008Links ]

Mitchell, V. W. (1999). Consumer perceived risk: Conceptualisations and models. European Journal of Marketing, 33(1/2), 163-195. https://doi.org/10.1108/03090569910249229Links ]

Molinillo, S., Japutra, A. y Ekinci, Y. (2022). Building brand credibility: The role of involvement, identification, reputation and attachment. Journal of Retailing and Consumer Services, 64, 102819. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2021.102819Links ]

Nguyen, O. D. Y., Lee, J. J., Ngo, L. V. y Quan, T. H. M. (2021). Impacts of crisis emotions on negative word-of-mouth and behavioural intention: evidence from a milk crisis. Journal of Product & Brand Management [preprint]. https://doi.org/10.1108/JPBM-05-2020-2901Links ]

Nooteboom, B., Berger, H. y Noorderhaven, N. G. (1997). Effects of trust and governance on relational risk. Academy of Management Journal, 40(2), 308-338. https://doi.org/10.5465/256885Links ]

Nunnally, J. y Bernstein, I. (1994). Psychometric theory. McGraw Hill, New York. [ Links ]

Oliveira, T., Alhinho, M., Rita, P. y Dhillon, G. (2017). Modelling and testing consumer trust dimensions in e-commerce. Computers in Human Behavior, 71, 153-164. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.01.050Links ]

Organización Panamericana de la Salud (s. f.). Género y el envejecimiento. Hoja Informativa del Programa Mujer, Salud y Desarrollo. Washington, DC. https://www1.paho.org/spanish/hdp/hdw/genderageingsp.PDF?ua=1Links ]

Pan, V. Q., Chew, P. Q., Cheah, A. S. G., Wong, C. H. y Tan, G. W. H. (2015). Mobile marketing in the 21st century: a partial least squares structural equation modelling approach. International Journal of Modelling in Operations Management, 5(2), 83-99. [ Links ]

Park, J. M. y Hwang, S. J. (2012). A study on the impact of cosmetics blog information characteristics on credibility in the process of word of mouth acceptance and word of mouth effect. Journal of the Korean Society of Costume, 62(2), 13-25. [ Links ]

Perera, C. H., Nayak, R. y Van Nguyen, L. T. (2020). The impact of subjective norms, eWOM and perceived brand credibility on brand equity: Application to the higher education sector. International Journal of Educational Management,35(1), 63-74. https://doi.org/10.1108/IJEM-05-2020-0264Links ]

Podsakoff, P. M., MacKenzie, S. B., Lee, J. Y. y Podsakoff, N. P. (2003). Common method biases in behavioral research: A critical review of the literature and recommended remedies. Journal of Applied Psychology, 88(5), 879-903. [ Links ]

Plummer, J. T. (2007). Editorial: Word of mouth - a new advertising discipline? Journal of Advertising Research, 47(4), 385-386. [ Links ]

Putra, B. A. P. W., Rochman, F. y Noermijati, N. (2017). The effect of trust, risk, and web design on consumer intention by means of consumer attitude to purchase online. Jurnal Aplikasi Manajemen, 15(3), 472-479. http://dx.doi.org/10.21776/ub.jam.2017.015.03.12Links ]

Ratriyana, I. N. (2021). The intertwining of traditional and electronic word-of-mouth in building the credibility of local fashion brands. Journal of Digital & Social Media Marketing, 8(4), 365-375. [ Links ]

Reza, J. y Samiei, N. (2012). The effect of electronic word of mouth on brand image and purchase intention: An empirical study in the automobile industry in Iran. Marketing Intelligence & Planning, 30(4), 460-476. https://doi.org/10.1108/02634501211231946Links ]

ShabbirHusain, R. V. y Varshney, S. (2022). Investigating combined effect of WOM and eWOM: role of message valence. Journal of Consumer Marketing, 39(2), 180-190. https://doi.org/10.1108/JCM-08-2020-4047Links ]

Shankar, A., Jebarajakirthy, C. y Ashaduzzaman, M. (2020). How do electronic word of mouth practices contribute to mobile banking adoption? Journal of Retailing and Consumer Services, 52, 101920. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2019.101920Links ]

Shugan, S. (1980). The cost of thinking. Journal of Consumer Research, 7, 99-111. https://doi.org/10.1086/208799Links ]

Simcock, P., Sudbury, L. y Wright, G. (2006). Age, perceived risk and satisfaction in consumer decision making: A review and extension. Journal of Marketing Management, 22(3-4), 355-377. https://doi.org/10.1362/026725706776861163Links ]

Soesilo, P. K., Gunadi, W. y Arimbi, I. R. (2020). The effect of endorser and corporate credibility on perceived risk and consumer confidence: The case of technologically complex products. Journal of Marketing Communications, 26(5), 528-548. https://doi.org/10.1080/13527266.2018.1545245Links ]

Spears, N. y Singh, S. N. (2004). Measuring attitude toward the brand and purchase intentions. Journal of Current Issues and Research Advertising, 26, 53-66. https://doi.org/10.1080/10641734.2004.10505164Links ]

Sreejesh, S., Anusree, M. R. y Mitra, A. (2016). Effect of information content and form on customers’ attitude and transaction intention in mobile banking: Moderating role of perceived privacy concern. International Journal of Bank Marketing, 34(7), 1092-1113. https://doi.org/10.1108/IJBM-07-2015-0107Links ]

Srivastava, A. y Dey, D. K. (2016). Brand analysis of global and local banks in India: A study of young consumers. Journal of Indian Business Research, 8(1), 4-18. https://doi.org/10.1108/JIBR-05-2015-0061Links ]

Swan, J. E. y Nolan, J. J. (1985). Gaining customer trust: A conceptual guide for the salesperson. Journal of Personal Selling & Sales Management, 5(2), 39-48. [ Links ]

Tanjung, C., Elfa, N. y Andreas, Y. (2018). Analysis of price perception, promotion, and trust toward decision purchase on online site. Tokopedia, 3(12), 386-389. [ Links ]

Tho, N. X., Lai, M. T. y Yan, H. (2017). The effect of perceived risk on repurchase intention and word-of-mouth in the mobile telecommunication market: A case study from Vietnam. International Business Research, 10(3), 8-19. [ Links ]

Wang, X. y Yang, Z. (2011). The impact of brand credibility and brand personality on purchase intention: An empirical study in China. En International Marketing. Emerald Group Publishing Limited. [ Links ]

Wu, L., Chiu, M. L. y Chen, K. W. (2020). Defining the determinants of online impulse buying through a shopping process of integrating perceived risk, expectation-confirmation model, and flow theory issues. International Journal of Information Management, 52, 102099. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102099Links ]

Yan, L. y Hua, C. (2021). Which reviewers are honest and caring? The effect of constructive and prosocial information on the perceived credibility of online reviews. International Journal of Hospitality Management, 99, 102990. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2021.102990Links ]

Zhou, M., Huang, J., Wu, K., Huang, X., Kong, N. y Campy, K. S. (2021). Characterizing Chinese consumers’ intention to use live e-commerce shopping. Technology in Society, 67, 101767. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2021.101767Links ]

Cómo citar: Giraldo-Acosta, S., Cavazos-Arroyo, J., Mayett-Moreno, Y. y Calderón-Valencia, C. I. (2022). Factores que influyen en la intención de compra física y en línea de adultos mayores en supermercados. Estudios Gerenciales, 38(165), 479-492. https://doi.org/10.18046/j.estger.2022.165.5261

Recibido: 01 de Diciembre de 2021; Aprobado: 10 de Mayo de 2022; Publicado: 03 de Noviembre de 2022

Conflicto de intereses

Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.

Creative Commons License Este es un artículo publicado en acceso abierto bajo una licencia Creative Commons