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1. INTRODUCCIÓN
Estamos en un mundo dual con componentes físicos y digítales que se concreta en la aparición de sistemas ciberfísicos (Gubert, 2019). En el mundo digital, las plataformas en línea han facilitado la introducción del marketing electrónico y promete proporcionar nuevas formas de atender a los clientes (Sharma & Sheth, 2004), a partir de la tecnología como motor del marketing en línea (Cummins, Peltier, & Schibrowsky, 2018) que persigue como objetivo principal la comunicación de valor de los productos o servicios a clientes a partir de canales digitales (Behera, Gunasekaran, Gupta, Kamboj, & Bala, 2020).
Los cambios constantes en las costumbres de los clientes han generado una gran presión en la aceleración de la digitalización, mercados en continua transformación, con una demanda en continuo cambio y una gran multiplicación del comercio electrónico; las telecomunicaciones y sus redes sociales (Fietkiewicz, Lins, Baran, & Stock, 2016). Las posibilidades que ofrecen las nuevas tecnologías y las redes sociales en general, son amplias, entre ellos, la realidad virtual (Castro-López, Puente, & Vázquez-Casielles, 2020), los dispositivos móviles como una extensión de las transacciones comerciales en línea (Yeh & Li, 2009), la interacción de contenidos, opiniones, críticas (Chu & Kim, 2011).
El concepto de Marketing digital ha crecido en popularidad. Se puede definir el markleting digital como un procesos adaptativo y tecnológico mediante el cual las empresas crean, comunican, entregan y mantienen el valor con sus clientes. (Kannan, 2017). Las grandes empresas mejoran sus estrategias de comunicación con los cibermedios, especialmente, con la intermediación del marketing digital, las innovaciones tecnológicas (Rossiter, 2017), incluido el big data y el machine learning.
El marketing digital es amplio y utiliza técnicas digitales como las tecnologías de red, la multimedia, la interactividad, especialmente, redes sociales, marketing móvil, analítica, comercio electrónico y extracción de datos de clientes (Langan, Cowley, Nguyen,2019); la gran cantidad de datos permite a las empresas desarrollar el mercado prediciendo la respuesta de los clientes. Adicional, los datos recogidos en los entornos digitales pueden ayudar a seguir el rendimiento de una empresa (Kannan, 2017).
El marketing a través de la digitalización (Muljani, Ellitan, 2019) representa una nueva frontera en la competitividad de las empresas que repercute en el comercio como motor clave de muchos avances tecnológicos. El e-commerce con sus características dinámicas, de rápido crecimiento y altamente competitivas, prometen nuevas vías para la creación de riqueza (Amit, Zott, 2001). Para Fellenstein y Wood (2000) el comercio electrónico es un nuevo modelo comercial que emerge para transformar los procesos de negocios. Así, la comercialización por Internet es una parte integral de la estrategia de mercadeo; los agentes comerciales han de comprender cómo los consumidores utilizan Internet para tomar decisiones, elegir marcas y negociar (Laroche, 2010). Por lo anterior, estimular la credibilidad, la confianza en línea (Corritore et al., 2003) es fundamental para favorecer este tipo de relaciones (Guinalíu y Jordán, 2016).
La aceptación y adopción del comercio electrónico incluyendo innovación, tecnología crece continuamente, según Giroud & Ivarsson (2020) tomando datos del informe de la conferencia de las Naciones Unidas sobre Comercio y desarrollo (UNTAD) en el 2020 en medio de la pandemia, el mercado de comercio electrónico global sobrepasó los 26,7 billones de dólares, incluyendo ventas B2B y B2C, sin embargo, a medida que las organizaciones aumentan su tamaño, sus transacciones, sus canales de comunicación, el comercio electrónico se vuelve más complejo y desafiante (Paris, et al., 2016). Los investigadores de marketing han centrado su atención cada vez más en la adopción del e-business, en medir el éxito de los negocios electrónicos, a través, del uso de plataformas inteligentes para operar sus transacciones bajo el andamiaje del marketing digital.
Por otra parte, la producción científica conforma el núcleo de las informaciones que se difunden en la red (Calvo & Arquero Avilés, 2020), se observa en los últimos años un aumento de la producción científica sobre el comercio electrónico y la implementación de estrategias digitales en las organizaciones. El objetivo de esta investigación es la búsqueda de esos documentos científicos publicados con mayor incidencia sobre el marketing digital y el comercio electrónico en los últimos años, a través de un estudio bibliométrico que estudia y mide la cantidad de artículos de revistas y otras formas de publicaciones científicas (Bordons & Ángeles Zulueta, 1999). Así pues, se identificaron 480 documentos publicados entre 1.997 y 2.020 en la base de datos Scopus y 132 en la base de datos de Web of Science (WOS).
Seguidamente en el apartado 2 se explica la metodología aplicada en el análisis bibliométrico, y la ecuación de búsqueda con sus respectivos criterios de inclusión y exclusión. Posteriormente, en el epígrafe 3, se presenta los resultados de las dos bases de datos utilizadas para el estudio. Por último, se describen las principales conclusiones y futuras temáticas de investigación derivadas del estudio.
2. MATERIALES Y MÉTODOS
La investigación se desarrolló a partir de un análisis bibliométrico de los documentos científicos sistematizados de marketing digital y comercio electrónico en los últimos años en dos bases de datos multidisciplinaria, como son, Scopus y Web of Science (WOS), las cuales son la fuente de información para este estudio. De acuerdo con Rodríguez-Bolívar, Alcaide-Muñoz, & Cobo (2018) define los estudios bibliométricos como uno de los métodos más comunes y aceptados para revisión de literatura, al ser valorado como una herramienta para determinar la evolución y productividad científica, así como también, para medir la calidad de las investigaciones en un determinado campo. De igual manera, para autores como De Bellis (2009), la bibliometría consiste en un análisis cuantitativo que se basa en la estadística y utiliza la literatura para evaluar el desarrollo de un campo temático.
Este análisis bibliométrico consta de dos técnicas: indicadores bibliométricos de desempeño y mapeo científico. La primera técnica determina la productividad de los autores, revistas y países en el campo de estudio, mientras que el mapeo científico, permite la generación de redes bibliométricas de acoplamiento bibliográfico y coocurrencia de términos. Ambas técnicas posibilitan comprender la forma en que se relacionan entre sí los documentos, autores y palabras claves, además, de identificar áreas y tendencias de investigación a futuro (Terán-Yépez, Marín-Carrillo, Casado-Belmonte, & Capobianco-Uriarte, 2020)
Se emplearon tesauros de búsqueda, tales como, E-business, E-commerce, online trade, mobile commerce, Digital marketing, online marketing, Cybermarketing. No se aplicaron restricciones adicionales a la búsqueda, debido a que se quiere abarcar la mayor cantidad de documentos disponibles sobre el tema. De esta manera, se determinó la siguiente ecuación de búsqueda:
Ecuación de búsqueda Scopus:
( TITLE-ABS-KEY ( ""e-business" ) OR TITLE-ABS-KEY ( ""electronic commerce"" ) OR TITLE-ABS-KEY ( ""e-commerce"" ) OR TITLE-ABS-KEY ( " cybercommerce" ) OR TITLE-ABS-KEY ( " internet commerce" ) OR TITLE-ABS-KEY ( " online trade" ) OR TITLE-ABS-KEY ( ""mobile commerce" ) AND TITLE-ABS-KEY ( "DigitalMarketing" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "online marketing" ) OR TITLE-ABS-KEY ( cybermarketing ))
Ecuación de búsqueda Web of Science
TS = ("e-business" OR "electronic commerce" OR "E-commerce" OR "cybercommerce"" OR "internet commerce" OR "online trade" OR "mobile commerce") AND TS= ("Digital marketing" OR "Online marketing" OR cybermarketing).
Finalmente, con la información obtenida de la base de datos, se analizaron los siguientes aspectos: (i) evolución de la producción científica a lo largo del tiempo, (ii) productividad científica por país, revista/impacto y autor, (iii) artículos con el mayor número de citaciones y (iv) análisis de las redes bibliométricas de acoplamiento y clúster bibliográficos (CB).
3. RESULTADOS
3.1. Evolución de la producción científica
A continuación, en este primer epígrafe se evidencia la evolución científica desde el año 1.997 donde se publican los tres primeros documentos, el más citado titula: "Web sites of the Fortune 500 companies: Facing customers through home pages"", el cual presenta el estudio de las empresas más influyentes del ranking de la revista Fortune, identificando las oportunidades de conservar y llegar a nuevos clientes a partir del cybermarketing y la interacción con una página de inicio o un sitio web en internet (Liu, Arnett, Capella, & Beatty, 1997). Según la figura 1 revela que, en el primer período entre 1997 y 2006 la producción anual científica fue menos del 10%. Seguida de un aumento de documentos publicados entre el 2.007 y 2.013. Gran parte de los documentos se concentran entre los años 2.014 y 2.020 aumentando la tendencia en los últimos años de la producción científica en 71,2% en Scopus y 78,8% en WOS.
3.2. Producción científica por país
Los primeros cinco países del listado representan en conjunto más del 55,4% de todas las publicaciones relacionadas, como se observa en la tabla 1. Es de destacar que, tanto países europeos, asiáticos, como países latinoamericanos (Brasil, Colombia, México, Chile), han generado un gran interés y producción por las investigaciones del marketing científico. Se resalta la importancia para América Latina desarrollar investigaciones en este campo, debido a que son países que presentan mayores problemas con respecto a la transferencia de tecnología digital (Quiroga-Parra, Torrent-Sellens, Patricia, & Zorrilla, 2015).
3.3. Revistas con mayor producción científica
En la Tabla 2 se evidencia las 10 revistas con mayor número de publicaciones, contienen alrededor del 45% de los artículos totales. La revista Lecture Notes In Computer Science, es la revista más productiva y abarca artículos de las áreas de las ciencias de la computación, que presentan estudios referentes a la inteligencia artificial y bioinformática. Por otra parte, se encuentra la revista Decision Support Systems, siendo la segunda revista más productiva, la cual contiene investigaciones relacionadas con sistemas de información, ciencias de decisión. Las revistas más productivas poseen una categoría Q1-JCR, 7 revistas son clasificación Q2-JCR.
3.4. Producción científica por autores
El artículo titulado: Exploring the factors associated with Web site success in the context of electronic commerce presenta un total de 850 citas en Scopus y 592 en WOS, el autor expone el despliegue comercial de los sitios web (website) y los factores de éxito en el contexto del comercio electrónico. Estos cuatro factores críticos son: la información y calidad de servicio, uso del sistema, diversión y diseño del sistema de calidad (Liu & Arnett, 2000). Por otro lado, The antecedents and consequences of trust in online-purchase decisions, es el segundo documento más citado, en este documento se presenta un modelo para las causas y consecuencias de la confianza del consumidor en las decisiones de compra en línea mediante métodos de simulación y encuesta, validando la correlación y relaciones causales entre los elementos del modelo que involucran antecedentes de confianza (seguridad transaccional, propiedades del sitios web, funcionalidad de búsqueda y variables personales), consecuencias (intención de compra) y variable mediadora (conciencia del website) (Yoon, 2002). Finalmente, el tercer documento más citado se denomina, Diffusion and success factors of mobile marketing, en el cual, el autor expone que el marketing móvil ofrece comunicación directa con los consumidores en cualquier momento y en cualquier lugar, identificando las formas más exitosas de comunicación móvil, entre ellas, la publicidad por SMS (Scharl, Dickinger, & Murphy, 2005). A continuación, la Tabla 3 presenta los artículos con mayor número de citas.
4. DISCUSIÓN
4.1. Red de acoplamiento bibliográfico
Los datos obtenidos de Web of Science y Scopus han sido importados en el software VOSviewer con el fin de generar redes bibliométricas de acoplamiento bibliográfico y coocurrencia de términos. VOSviewer es un software ampliamente utilizado para la elaboración de análisis bibliométricos, al permitir la representación gráfica y visualización de grandes mapas, que pueden ser interpretados fácilmente (van Eck & Waltman, 2010). En la figura 2 y tabla 4 se presentan los principales clústeres bibliográficos a través de un método de recuento completo de los documentos estudiados.
4.2. Clúster 1: Optimización, rendimiento y efectividad de la publicidad en línea en los canales
En el primer clúster congenian los autores en reducir el desperdicio de publicidad en línea. Se investiga la tendencia a reemplazar el tradicional pago por exposición o impresión a modelos de pago por acción (PPA) basado en rendimiento, donde los anunciantes solo pagan por clic del consumidor, muchos de estos ya son utilizados por Google, Yahoo y Microsoft (Dellarocas, 2012). Se analiza la compatibilidad en precios y efectividad de la publicidad entre los canales minoristas y tienda en línea (Sayadi & Makui, 2013), la aceptación virtual del cliente (Fruchter & Tapiero, 2005) y los beneficios de la adopción de canales duales fabricante-minorista (Yan, 2008). Por su parte, Idemudia, Hall, & Street (2016) presenta un modelo de diseño de publicidad en línea por objetivo (OTAD), considerando la importancia de la influencia de los principios de visualización (VDP) en el diseño de publicidad y aplicaciones de compras móviles que logren la precisión en la experiencia de usuarios en internet y dispositivos móviles (Chadha, Alavi, & Ahuja, 2017).
4.3. Clúster 2: Cooperación boca a boca en línea (E-WOM)
Las organizaciones cada vez más trabajan su reputación empresarial en las plataformas de las redes sociales, en virtud del número influyente de comentarios y opiniones (Xu, Guo, Li, Lau, & Liao, 2012). Estratégicamente los artículos en este clúster detallan la relevancia de amplificar la visibilidad del producto en los portales web, la confianza y la cooperación en línea (Guo, Zheng, Ling, & Yang, 2014), resaltando las diferencias entre el comportamiento del consumidor en línea y tradicional (Laing & Royle, 2013). Por su parte, Chong (2017) plantea, a través de Big Data la predicción del consumo en línea con el estudio de los comentarios, las críticas positivas y negativas de los clientes. Otra forma de contribuir al boca a boca en línea son las actividades de muestreo gratuito en los canales virtuales para impulsar las ventas (Chen, Duan, & Zhou, 2017), el intercambio de opiniones y experiencias en línea (Davis & Khazanchi, 2007) creando una fuerza de vinculo (Wu, Lee, & Kuo, 2016).
4.4. Clúster 3: Personalización y sistemas de recomendación, motor de búsquedas
Los compradores suelen visitar múltiples sitios de comercio electrónico antes de tomar una decisión de compra (Park, 2017). Así pues, Aswani, Ghrera, Satish, & Arpan (2017) ubica el marketing influencer, la creación de contenido, y el análisis de métricas como KPI para detectar sitios web de influencia. Behera, Gunasekaran, Gupta, Kamboj, & Bala (2020) plantean un modelo que delimita el mercado electrónico, recopilando, almacenando y procesando los datos transaccionales, los motores de búsqueda y la personalización de contenido en tiempo real en las plataformas de comercio electrónico (Kaptein & Parvinen, 2015). Adicional, se intensifica la aplicación de metodologías de investigación en internet como la netnografía, análisis de redes sociales (R. Sharma, Ahuja, & Alavi, 2018), inteligencia de negocios para estimar y potenciar la probabilidad de consideración de un producto o servicio en la búsqueda en línea de los consumidores (Wang, Wei, & Chen, 2013).
4.5. Clúster 4: Los atractivos del sitio web y el comportamiento del consumidor
Desde hace más de 50 años el marketing ha tenido una serie de cambios de paradigmas, entre los más preeminentes ha sido el advenimiento de internet y las redes sociales, determinantes del comportamiento del consumidor (Cummins et al., 2018). En este clúster, recientes investigaciones proponen una serie de estímulos al diseño de marketing orientado a dispositivos móviles (Magrath & McCormick, 2013). En esa dirección, Abdallah & Jaleel (2015) desarrollan una medida integral para evaluar cuantitativamente el atractivo web de una tienda electrónica y propone un marco que evalué la efectividad del marketing digital en términos de atractivo. Por ejemplo, la oferta del día como cupones electrónicos, marketing por correo electrónico con enfoque promocional (Boon, Wild, & DeAutels, 2013). También Okazaki & Skapa (2008) ratifican la necesidad de la estandarización del sitio web en aspectos visuales, valor de marca en línea (Rana, Bhat, & Rani, 2015) basado en estrategias de marketing global (GMS).
4.6. Clúster 5: Monitoreo del rendimiento: herramientas de analítica web
El campo del análisis web en las interacciones hombre-computador como la tecnología ubicua, redes sociales o tecnologías móviles (Brauer, Reischer, & Módritscher, 2014) ha hecho ineludibles herramientas como Google analytics (Plaza, 2011), entre otras como Google Adwords que brinda a las PYME acceso a nuevos mercados a costos reducidos. Moral, Gonzalez, & Plaza (2014) concluyen a través de una medición en Google analytics y aplicando un modelo de serie de tiempo estructural (STSM) que las campañas en línea afectan el volumen de tráfico de manera positiva, pero su efectividad en la calidad del tráfico es incierta. Por lo tanto, es recomendable configurar las campañas publicitarias de motores de búsqueda por palabras claves optimas a través de la recopilación de datos del planificador de palabras claves de Google (Nabout, 2015).
4.7. Clúster 6: Mecanismos colaborativos de Co-creación entre usuarios
Por último, en este clúster se afianza el valor de los aportes colaborativos del cliente-usuario. El ciberespacio como medio avanzado de información y comunicación ha elevado el nivel de empoderamiento del cliente; este localiza mejor la información y es más conscientes de sus deseos y necesidades, es fundamental la participación digital del cliente en la co-creación de valor (Constantinides, Brünink, & Lorenzo-Romero, 2015). Los esfuerzos colaborativos entre consumidores aumentarán el valor de marca (Kennedy, 1993). En China, por ejemplo, a través de Wechat, los clientes destacan los roles de creatividad y contenido culturalmente adaptado principalmente por comercio móvil (S. Liu, Perry, & Gadzinski, 2019). La efectividad de la co-creación digital depende de mantener un clima de confianza en línea entre la empresa y sus clientes (Urban, Amyx, & Lorenzon, 2009).
4.8. Futuras temáticas de investigación
El campo de investigación del marketing digital ha presentado un aumento en el nivel de producción de documentos científicos en los últimos años, consecuente con las dinámicas del comercio electrónico y los nuevos comportamientos del consumidor. La digitalización de los negocios es una tendencia de interés investigativo en los últimos 8 años, siendo el 2.019 y 2.020 los años con mayor producción científica, y ante el contexto de la emergencia sanitaria mundial intensificó la exploración de la temática.
Se busca avanzar en las investigaciones conductuales de los consumidores, sobre todo en los fenómenos de transculturalidad y sus efectos en la lealtad de marca a partir de la confianza en línea. Estas tendencias son prioridad en la competitividad de las organizaciones y abren nuevos campos de investigación. El esfuerzo de los analistas y diseñadores web se concentra en anticipar las búsquedas del cliente digital a partir de la personalización, generación y confianza de contenidos en línea. En la escena comunicacional de los dispositivos móviles, los hallazgos sugieren que la multifuncionalidad del m-commerce y las redes sociales refuerzan la marca y la lealtad, al permitir mayores niveles de comunicación y co-creación participativa de los clientes digitales inteligentes.
Con respecto al análisis de acoplamiento bibliográfico, se logró evidenciar 6 clústeres o áreas de investigación (i) Optimización, rendimiento y efectividad de la publicidad en línea en los canales, (ii) Cooperación boca a boca en línea (E-WOM) (iii) Personalización y sistemas de recomendación, motor de búsquedas (iv) los atractivos del sitio web y el comportamiento del consumidor (v) Monitoreo del rendimiento: herramientas de analítica web (vi) Mecanismos colaborativos de Co-creación de los usuarios. Se espera que con nuevas investigaciones en estos clústeres se logre delimitar ejes temáticos orientadores para la generación de nuevo conocimiento.
