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Introducción
Nuevos modelos económicos se desarrollan en un momento donde la economía mundial está en crisis. El consumidor ha optado por acceder y adquirir productos y servicios de una manera diferente, “poseer” bienes ya no es una prioridad, por el contrario, se ha convertido en un costo económico, psicológico y físico muy alto y desagradable, el consumidor actual “comparte” bienes con otras personas que tengan sus mismas necesidades o deseos (Nicolás et al., 2017).
El consumo colaborativo no solo se ha desarrollado en plataformas de transporte como Uber, Cabify y DiDi. Sectores clave de la economía mundial como turismo, finanzas, dotación del personal, música, video streaming se han dejado seducir por la economía colaborativa, se calcula que para el 2025, la economía colaborativa alcanzará los 335 000 millones de dólares (Durán et al., 2016).
Dado el creciente interés en el consumo colaborativo es necesario e importante comprender las diferentes dinámicas que se desarrollan en este nuevo modelo económico. Cada vez son más personas las que adoptan nuevas formas de comprar y consumir servicios, en la última década, el mercado muestra una tendencia creciente: compartir productos de diferentes sectores, por ejemplo, Uber, Cabify, Citibike, Airbnb y algunas empresas globales y otras locales, por ejemplo, las bicicletas disponibles que ofrecen algunos gobiernos con modelos que ofrecen una solución de movilidad alterna a los modelos convencionales.
El consumo colaborativo no es solamente para algunos consumidores, por el contrario, ya está en segmentos de mercado masivos y muchas empresas han encontrado una forma competitiva de cambiar los modelos convencionales y crear una forma diferente de atender a sus usuarios (Möhlmann, 2015).
Esto nos lleva a reflexionar sobre las nuevas prácticas del consumidor actual, el cual está más orientado por lo ecológico y social, es decir, es un consumidor más preocupado por los cambios climáticos, que tiene un interés particular en el consumo colaborativo, lo anterior ha despertado el interés de grandes empresas en la economía colaborativa y es una mega tendencia, lo cual las ha llevado a invertir en startup innovadoras, ya que estos modelos emergentes tienen afinidad con la economía y el consumo colaborativo (Hamari et al., 2016).
En consecuencia, el principal objetivo de esta investigación fue determinar el nivel de asociación que existe entre la confianza en las plataformas tecnológicas y los proveedores de servicios, lo cual contribuirá a que compañías de diferentes sectores económicos comprendan dinámicas que desconocen y que pueden incrementar la intención de compra de los usuarios.
Revisión de la literatura
Aproximación a la economía colaborativa
Los avances tecnológicos logrados en los últimos años han llevado a que se exploren nuevos modelos económicos que permiten crear y consolidar redes de valor para satisfacerlos requerimientos actuales del mercado. Los cambios que se presentan a nivel global alrededor de las diferentes crisis económicas han llevado a que emerjan nuevos modelos, la economía colaborativa es uno de ellos y está transformando el comportamiento del consumidor del presente (Möhlmann, 2015).
Comprender las nuevas tendencias de consumo, nuevas formas de producir bienes y servicios es imprescindible, dado que son factores que condicionan las economías globales y que, sin duda, determinarán el futuro de muchas organizaciones, que no veían viables estos modelos económicos y que ahora ven amenazada su sostenibilidad y crecimiento (Benkler, 2013)
El concepto de economía colaborativa es amplio, por lo que su exposición requiere de una delimitación para comprender el alcance que ha tenido este nuevo modelo emergente en el mundo (ver tabla 1).
A partir de lo anterior, encontramos que el concepto de economía colaborativa realmente es analizado desde diferentes enfoques. Para Hamari et al., (2016), la economía colaborativa es el resultado de una revolución tecnológica, el desarrollo de plataformas es la principal causa para que se genere esta colaboración. Por otro lado, Fox (2016) concibió que la convergencia de lo virtual, social y físico es la base del desarrollo de nuevas tecnologías, por ejemplo, la fabricación digital avanzada desencadena y habilitas tendencias como el consumo colaborativo.
Otros autores como Alfonso (2016), Botsman (2014), Tan, Cahalane, Tan & Englert (2017) plantearon cuatro características fundamentales de la economía colaborativa, las cuales condicionan la implementación del modelo en la sociedad. Estas son:
Consumo colaborativo: se aborda desde el trueque, alquiler, préstamo, intercambio, reventa y cambio (Botsman & Rogers, 2010), se define un estilo de vida (collaborative lifestyles) (Alfonso, 2016).
Producción colaborativa: en la cual participan diferentes actores en el diseño, producción o comercialización de bienes y servicios, se trabaja de forma conjunta y por el bien común (Alfonso, 2016).
Aprendizaje colaborativo: donde es importante que la curva de aprendizaje y experiencia se desarrolle para enseñar y compartir esas experiencias.
Transacciones financieras entre individuos: modelos compartidos que involucran entidades financieras convencionales (Alfonso, 2016).
Nuevas tecnologías conducen a nuevos desafíos, empresas innovadoras con visión transforman el panorama competitivo y hacen necesario cambiar la gestión de los procesos actuales, por ende, es indispensable volverlos colaborativos y sostenibles (Ocicka & Wieteska, 2017).
Por otra parte, Barnes & Mattsson (2016) consideraron que los modelos económicos emergentes, como la economía colaborativa, han sido impulsados por un interés común de sostenibilidad, austeridad económica, necesidades de desarrollo social, conciencia ecológica, consumo responsable y respeto por el medio ambiente, factores que motivan el consumo colaborativo.
Importancia de la confianza en la economía colaborativa
El término confianza trae consigo múltiples definiciones a través de diferentes diciplinas, el enfoque de este artículo se basa en la confianza que existe en la tecnología y en los proveedores del servicio, que hacen parte de modelos económicos colaborativos, por supuesto, también se abordarán varias definiciones del término. El modelo de creación de confianza de Shao & Yin (2019) está estructurado en tres fases: confiar en antecedentes, confiar en creencias e intenciones y confiar en comportamientos, en otras palabras, el modelo aborda la confianza que se desarrolla a partir de factores exógenos (antecedentes), lo cual condiciona las intenciones de los consumidores y conduce a desarrollar comportamientos interesantes, como seguir las recomendaciones de otras personas, compartir información de los proveedores del servicio y la satisfacción de experiencias.
Mcknight et al. (2007) sugirió que existen dos tipos de confianza, la primera se denomina confianza cognitiva, la cual está relacionada con características racionales y sebasa en las observaciones y percepciones de los usuarios hacia los proveedores del servicio. La segunda es la confianza emocional y hace referencia a las relaciones afectivas entre usuarios y proveedores del servicio, a partir de este y otros estudios se puede concluir que la influencia social impacta la construcción de confianza (Yang et al., 2019).
Por otra parte, Califf, Brooks, & Longstreet (2020) afirmaron que la construcción de confianza es consecuencia de la articulación entre los valores, actitudes y emociones (Jones & George, 1998), la confianza se estudia desde un nivel sociológico y se construye como resultado de la interacción y las relaciones entre individuos.
Las diferentes definiciones de confianza coinciden en que es un atributo colectivo que origina diferentes interacciones con otros, los investigadores encuentran que la confianza es importante y toma relevancia a partir del riesgo, incertidumbre o interdependencia que exista en las relaciones con los demás, por lo tanto, el nivel de confianza dependerá de la forma en que se supere o suprima las consecuencias (Mittendorf, Berente, & Holten, 2019). Particularmente, la confianza es más importante en relaciones a larga distancia y donde se interactúa a través de un computador, debido a la alta incertidumbre y complejidad de las relaciones (Mittendorf, 2018).
Por lo general, en relaciones a distancia, generar un nivel de satisfacción alto difícilmente desencadena una segunda compra, lo anterior se mitiga incrementando el nivel de confianza en los modelos colaborativos (Mahadevan, 2018).
Por otro lado, Gefen (2000) y Pavlou & Gefen (2004) plantearon que la confianza es un instrumento que disminuye la complejidad de las relaciones con otros seres humanos, especialmente, las interacciones que no son controladas ni reguladas. Para Gefen (2000), la confianza se basa en las expectativas favorables que el ser humano tiene con respecto a otra persona, estas motivaciones están relacionadas con el cumplimiento de las demandas humanas y experiencias del pasado (Wu, Zeng, & Xie, 2017).
Formulación de hipótesis
Disposición a confiar
Se ha desarrollado un modelo de investigación que permite examinar el grado de confianza de los consumidores en las plataformas tecnológicas colaborativas, aunque la confianza también se puede abordar desde la perspectiva de proveedores del servicio (Cheng, Fu, Sun, Bilgihan, & Okumus, 2019; Li & Wang, 2020), existen pocas investigaciones que se concentren en el usuario final, el cual es un eslabón determinante dentro del modelo colaborativo.
Por otra parte, Wentrup et al. (2019) abordaron el concepto de la confianza desde la perspectiva de la economía digital, ya que la tecnología del internet puede servir como sustituto de confianza para los negocios que no necesariamente requieren de un contacto humano. Sin embargo, la posibilidad de que la tecnología reemplace un saludo amable, un apretón de manos o la proximidad física en relaciones comerciales es incierta (Wagner et al., 2019), a partir de esto se formulan las siguientes hipótesis:
H1: mayor disposición de los usuarios a confiar, mayor nivel de confianza en los intermediarios.
H2: mayor disposición de los usuarios a confiar, mayor nivel de confianza en los proveedores de servicios.
H3: mayor disposición de los usuarios a confiar, mayor es la intención de compra.
Confianza en intermediarios
Las plataformas tecnológicas (intermediarios) permiten establecer relaciones C2C (consumer to consumer) y facilitan la integración de la oferta y demanda, adicionalmente, acompañan a los individuos desde la solicitud del servicio hasta la ejecución y recomendación del mismo, en otras palabras, apoya el proceso colaborativo, incluyendo el proceso de pago (Zervas, Proserpio, & Byers, 2017).
Las TIC son uno de los principales input claves del intercambio y del desarrollo de nuevos modelos de negocio exitosos en la economía global, por ejemplo, Uber, Airbnb. Esto también ha llevado a que grandes industrias vean amenazados sus intereses, ya no es la posesión de grandes activos la principal barrera de entrada, las TIC abren nuevas oportunidades a empresas con visión e innovadoras, que transforman el panorama competitivo, esto cambia la gestión de procesos actuales, es imperioso volverlos colaborativos y sostenibles (Ocicka & Wieteska, 2017).
(Mao, Jones, Li, Wei, & Lyu, 2020) señalaron que las personas desarrollan un mayor nivel de confianza si la plataforma proporciona una mayor información de perfiles y fotos de los anfitriones y usuarios, lo anterior incrementa la posibilidad de que el usuario vuelva a comprar productos o servicios, por otra parte, algunos autores argumentan que compartir datos personales en línea los vuelve vulnerables sobre el control y la difusión de sus datos, esta vulnerabilidad se relaciona con las consecuencias y preocupaciones sobre la privacidad (Lutz, Hoffmann, Bucher, & Fieseler, 2018), por lo anterior, se formulan las siguientes hipótesis:
H4: mayor nivel de confianza en los intermediarios, mayor nivel de confianza en los proveedores del servicio.
H5: mayor nivel de confianza en los intermediarios, mayor la intención de compra de los usuarios.
Confianza en los proveedores del servicio
Para abordar conceptualmente la confianza, este estudio se basó en el modelo de confianza en el comercio electrónico de Gefen (2000) y Pavlou & Gefen (2004), en consecuencia, se utilizó la disposición a la confianza y la intención de compra por parte de los usuarios de modelos colaborativos.
La sostenibilidad del consumo colaborativo se fundamenta en el nivel de confianza que los usuarios tienen en las plataformas tecnológicas al entregar información privada para que sea administrada por un intermediario (Lutz et al., 2018), en general, las personas que tienen una disposición más alta a confiar están más dispuestas a iniciar relaciones con desconocidos y a fortalecer esta relación.
En la misma línea, (Berg, Slettemeås, Kjørstad, & Rosenberg, 2020) analizaron en su estudio sectores como el transporte, hospedaje, renta de vehículos, mantenimiento y gastronómico. Estos autores diferenciaron los consumidores de servicios en plataformas colaborativas de aquellos que consumen servicios convencionales, donde identifican tres variables que determinan la intención de compra, a saber, la comparabilidad, la confianza y la satisfacción. La variable crítica dentro del modelo colaborativo es la confianza en los proveedores del servicio y las plataformas tecnológicas, por lo anterior, se formula la siguiente hipótesis:
H6: mayor nivel de confianza en los proveedores de servicios, mayor la intención de compra de los usuarios.
Metodología
Instrumento y recolección de información
El cuestionario ha sido adaptado y modificado de literatura consultada, el principal referente fue Gefen (2000)), su estudio midió el rol de la familiaridad y confianza en el e-commerce, también se tomó como referencia un estudio posterior de Pavlou & Gefen (2004), quienes abordaron la confianza desde la institucionalidad, en este caso, la plataforma e-commerce y la confianza de los compradores en la comunidad de vendedores.
El cuestionario contenía diecinueve ítems, incluyendo cuatro variables de control y datos demográficos, cada uno de los ítems fue medido a través de una escala Likert de 5 puntos, que va desde (1) totalmente en desacuerdo a (5) totalmente de acuerdo.
A partir de lo anterior, fue necesario operacionalizar cada una de las variables de control, la disposición a confiar se definió como la tendencia a creer en la honestidad de otras personas a partir de la interacción social. Esto se fundamentó dos elementos: visión de confianza y fe en otras personas (Gefen, 2000; Mittendorf et al., 2019; Pavlou & Gefen, 2004). Así, la confianza en las plataformas tecnológicas fue definida como la credibilidad en las plataformas, experiencia favorable de uso por parte de los usuarios, reducción de inseguridad y riesgos (Cheng, Su, & Yang, 2020; Hawlitschek, Notheisen, & Teubner, 2020). En la misma línea, la confianza en proveedores del servicio se definió como la intención de creer en la honestidad de acciones futuras del proveedor del servicio (Etzioni, 2019; Li & Wang, 2020), por último, la intención de compra de los usuarios fue definida como la voluntad de adquirir en un futuro un servicio a través de plataformas tecnológicas (Gefen, 2000; Mittendorf et al., 2019; Pavlou & Gefen, 2004).
A continuación, se aplicó el cuestionario a 233 personas vía internet, la tasa de respuesta fue del 100%, la naturaleza de la investigación y el modelo de investigación no se discutió con los participantes antes de completar el cuestionario. Los encuestados tenían más de 18 años y los datos fueron recolectados desde abril hasta julio de 2020, 52.8% fueron mujeres (123) y 47.2%% fueron hombres (110). Los encuestados pertenecen al estrato medio-alto de la escala social de Colombia.
Medición de las variables
Al desarrollar el modelo de investigación se analizó la correlación existente entre la disposición a confiar y la confianza hacia los intermediarios (plataformas tecnológicas), de igual forma se determinó la relación entre la disposición a confiar y la intención de compra, por otra parte, se determinó la correlación entre la disposición a confiar y los proveedores de servicio y como este último se relaciona con la intención de compra. Otra correlación que se calculó en esta investigación fue la relación entre la plataforma tecnológica y los proveedores de servicio, esto permite determinar si las personas confían más en otros seres humanos o si por el contrario existe una mayor relación de confianza con la tecnología.
Otro de los intereses de este estudio es determinar la diferencia entre los grupos etarios (generación Z y mayores), en cuanto al grado de confianza en plataformas tecnológicas, grado de confianza en los proveedores del servicio e intención de compra, de igual forma, determinar la diferencia entre hombres y mujeres, lo anterior contribuye a determinar que género es más sensible al consumo colaborativo.
Resultados
Se utilizó SPSS Statistics 26 para realizar el análisis estadístico del conjunto de datos recopilados, inicialmente se desarrolló la prueba de fiabilidad, el valor del alfa de Cronbach fue 0.884, lo que significa una alta consistencia del instrumento, la muestra tiene las siguientes características: los hombres representaron el 47.2%, mientras las mujeres el 52.8%, respecto a los grupos etarios, el 82% estaba entre 18 a 22 años, este grupo representa a la generación Z, mientras las generaciones mayores concentran el 18%.
La tabla 2 y 3 indican las medias y desviaciones estándar de las respuestas de la generación Z (18-22 años), otras generaciones mayores de 23 años y por género de los encuestados.
En las tablas 2 y 3 se observa cómo la disposición a confiar tiene un valor promedio superior a 3.0, cuando se compara la confianza en la tecnología con la confianza en las personas se encuentra que el promedio de la generación Z es muy similar, mientras la generación mayor muestra un valor promedio más alto de confianza en la tecnología que en las personas. Respecto a la intención de compra, existe un valor promedio superior a 4.0 en ambas generaciones, la generación Z indica un mayor nivel.
Tabla 2 Estadística descriptiva para cada ítem de acuerdo con la edad de los encuestados
Fuente: elaboración propia.
Tabla 3 Estadística descriptiva para cada ítem de acuerdo con el género de los encuestados
Fuente: elaboración propia.
Por otra parte, el género masculino muestra un valor promedio más alto en la tecnología que en las personas, mientras el género femenino muestra un valor promedio muy similar en ambas variables, respecto a la intención de compra, el género masculino muestra un valor promedio más alto que el género femenino.
La distribución de los datos es importante para determinar el método de estimación, la asimetría permite determinar qué tan simétricos o asimétricos son los datos respecto a la media, mientras la curtosis nos indica cómo se concentran los datos con relación a la media, qué tan apuntalada o plana es la curva respecto a la distribución normal, buscando unos umbrales de +/1 para la asimetría y de +/-2 para la curtosis (DiStefano & Morgan, 2014) (tabla 4).
Tabla 4 Estadística descriptiva de los ítems
Nota: DISC: disposición a confiar; CPTI: confianza en plataforma tecnológica; CPSS: confianza proveedor de servicio; IDC: intención de compra
Fuente: elaboración propia.
Sesgo de método común
Una de las principales preocupaciones del análisis del grupo de datos fue validar el método de sesgo común (CMB), debido a que se pueden sesgar las estimaciones y presentar inconsistencia de validez en las conclusiones de las correlaciones (Jordan & Troth, 2020), la prueba de factor único de Harman para nuestro grupo de datos fue 41.01%, lo que significa, que un único factor no explica la varianza extraída dentro del modelo.
Análisis factorial exploratorio
Para validar la correlación existente entre los ítems se realizó un análisis factorial exploratorio (AFE), donde los ítems se agruparon en cuatro variables que explican el 75.061% de la varianza, el AFE valida la relación existente entre los ítems que conforman cada variable (tabla 5).
Tabla 5 Análisis factorial exploratorio (AFE)
Método de extracción: análisis de componentes principales. Método de rotación: promax con normalización Kaisera a La rotación ha convergido en 5 iteraciones.
Fuente: elaboración propia.
A partir de lo anterior, se determinó que los datos no presentan inconvenientes de asimetría y curtosis, pero se consideró necesario verificar si los datos obtenidos tienen una distribución normal, por ello, se realizó una prueba de normalidad de datos de Kolmogorov-Smirnov para determinar el tipo de prueba que se debía emplear para comprobar las hipótesis formuladas.
De acuerdo con los datos arrojados por la prueba de normalidad (p<0.05) se determinó que las variables no se distribuyen normalmente, lo cual indica que la prueba a utilizar no será paramétrica y se tomó la decisión de emplear el coeficiente de correlación de Spearman (Rho), dicha prueba permite establecer, de forma exploratoria, la relación existente entre las variables del estudio, pero no se puede concluir la influencia que tiene cada variable sobre la otra.
Análisis de correlación de Spearman
Un objetivo importante de esta investigación fue analizar la correlación entre las variables, cómo se relaciona la disposición a confiar en la tecnología o en otro ser humano, para así, determinar su relación con la intención de compra. Los coeficientes de correlación se calcularon a través de Spearman, prueba no paramétrica y libre de distribución, buscando una correlación entre las variables (Chunming, 2010).
Por lo tanto, el coeficiente de Spearman fue de 0.313 para las variables disposición a confiar y la confianza en intermediarios (H1), lo que significa una correlación positiva y el p-valor fue 0.000.
De igual forma, se encontró la correlación positiva entre las variables disposición a confiar y la confianza en los proveedores del servicio (H2), donde el coeficiente de Spearman es de 0.386, con un p-valor 0.000; mientras, la correlación positiva entre la disposición a confiar y la intención de compra (H3), el coeficiente de Spearman fue de 0.202 con un p-valor de 0.002 ; esta correlación es la más baja.
Por otra parte, hay una correlación positiva y significativa entre la confianza en las plataformas tecnológicas y la confianza en el proveedor del servicio (H4), el coeficiente de Spearman fue de 0.572 con un p-valor de 0.000.
Por último, se identificó una relación positiva media entre la confianza en la tecnología y la intención de compra (H5), el coeficiente de Spearman fue de 0,455 con un p-valor de 0.000; mientras, la correlación positiva entre la confianza en los proveedores del servicio y la intención de compra (H6), el coeficiente de Spearman fue de 0,417 con un p-valor de 0.000 (tabla 6).
Análisis de grupos Kruskal-Wallis
Posteriormente, se comparó la diferencia entre las respuestas de la generación Z y mayores y las respuestas entre géneros, se aplicó la prueba de Kruskal-Wallis para comprobar la siguiente hipótesis:
H7: existe diferencia entre las respuestas de la generación Z y otras generaciones.
Los datos arrojados por la prueba de Kruskall-Wallis (tabla 7) revelan en primera instancia que no existe diferencia entre las respuestas de la generación Z y mayores, de acuerdo con el nivel de significancia, los datos muestran que no existe una diferencia representativa. Sin embargo, al considerar el nivel de significancia, podemos determinar que para el nivel de significancia de p-0.05 para los ítems DISC03 y DISC04, además existe una diferencia relevante de las respuestas de la generación Z y mayores. De igual forma, los valores promedios de ambos ítems difieren significativamente, para el ítem DISC03 el valor promedio para la generación Z es 3.36 y para los mayores es 3.63, mientras que para el ítem DISC04 estos valores son 3.04 y 3.32 respectivamente.
Tabla 7 Resultados de la prueba Kruskal-Wallis
a. Prueba de Kruskal Wallis
b. Variable de agrupación: edad
Fuente: elaboración propia.
Se analizaron los resultados comparando los dos grupos en las diferentes variables: disposición a confiar, confianza en las plataformas tecnológicas, confianza en los proveedores del servicio e intención de compra, posteriormente, se clasificó el nivel de confianza, confianza muy alta corresponde al nivel 5; confianza alta, nivel 4; confianza media, nivel 3; confianza baja, nivel 2 y confianza muy baja, nivel 1.
Los datos evidencian que el grupo de los mayores tiene una mayor disposición a confiar, el 46.8% de los encuestados tiene un nivel alto, mientras la generación Z un 34.3% en este mismo nivel. Un hallazgo significativo respecto a la confianza en las plataformas tecnológicas es que el 51.2% de los encuestados del grupo de los mayores se caracteriza por tener un nivel alto de confianza en la tecnología, mientras la generación Z, un 38.7%, de igual forma, el 13% de los encuestados de la generación Z tiene una baja confianza en la tecnología, mientras en el mismo nivel para los mayores representa el 4.9% (figura 1).
Fuente: elaboración propia.
Figura 1 Nivel de confianza en la economía colaborativa entre la generación Z y mayores.
Por otra parte, la figura 2 indica el nivel de confianza en los proveedores del servicio y el nivel de intención de compra. La generación Z tiene una alta confianza en las personas con el 46.4%, mientras que para el grupo de los mayores es 39%, en este mismo nivel, existe otra diferencia representativa en el nivel medio, el grupo de la generación Z tiene un 35.6% de los encuestados en este nivel y el grupo de los mayores un 43.9%, por último, en la intención de compra la generación Z muestra un nivel muy alto con el 37.7% de los encuestados, contra un 31.7% del grupo de los mayores.
Fuente: elaboración propia.
Figura 2 Nivel de confianza en la economía colaborativa entre la generación Z y mayores
Asimismo, se realizó la prueba de Kruskal-Wallis teniendo en cuenta el género de los encuestados, por lo cual se plantea la siguiente hipótesis:
H8: existe diferencia entre las respuestas de hombres y mujeres.
Los resultados de la prueba de Kruskall-Wallis (tabla 8) indicaron, en primera instancia, que no existe diferencia entre las respuestas del género masculino y femenino. Sin embargo, al considerar el nivel de significancia, podemos determinar que para el nivel de significancia de p-0.05, para los ítems IDC01 y IDC02 existe una diferencia relevante entre las respuestas de los hombres y mujeres. El análisis de los valores promedios de la variable intención de compra muestra cifras más altas para el género masculino que para el femenino, en otras palabras, la intención de compra de los hombres es mal alta que la de las mujeres.
Tabla 8 Resultados de la prueba Kruskal-Wallis
a. Prueba de Kruskal Wallis
b. Variable de agrupación: género
Fuente: elaboración propia.
Finalmente, se analizaron los resultados comparando los dos grupos en las diferentes variables: disposición a confiar, confianza en las plataformas tecnológicas, confianza en los proveedores del servicio e intención de compra. En la figura 3 se muestra que las variables disposición a confiar y confianza en las plataformas tecnológicas, tanto hombres y mujeres, tienen un comportamiento muy similar, sin grandes diferencias.
Asimismo, la figura 4 indica que el género femenino tiene un nivel alto de confianza en los proveedores del servicio con un 46.1%, mientras los hombres, un 43.9%, en los demás niveles el comportamiento de la distribución es muy similar, en cuanto a la intención de compra existen diferencias marcadas. En el nivel muy alto los hombres participan con un 41.2%, mientras las mujeres alcanzan el 32.5%; en el nivel alto, las mujeres tienen un 46.9% y los hombres, un 39.4%.
Conclusiones
Esta investigación contribuye al marketing con las siguientes consideraciones. Primero, argumentamos que la disposición a confiar se relaciona con la confianza en las plataformas tecnológicas y en la confianza en los proveedores del servicio. Esta última es más significativa, lo que reafirma que confiar en los seres humanos es importante en la experiencia de compra del usuario final. Sin embargo, podríamos demostrar que las intenciones de compra de los usuarios están relacionadas en mayor nivel de significancia con la confianza en las plataformas tecnológicas.
Segundo, las hipótesis asociadas con la intención de compra revelan que la disposición a confiar no condiciona la toma de decisión de adquirir un servicio o no, sino que existe una mayor relación con la confianza en los proveedores del servicio y plataformas tecnológicas al momento de tomar una decisión. Tercero, la hipótesis de confiar en las plataformas tecnológicas y su relación con la confianza en los proveedores de servicio determina un impulsor directo para tomar la decisión de compra, sin embargo, un hallazgo sorprendente es que la confianza en la plataforma tecnológica se relaciona más significativamente con la intención de compra que con la confianza en los proveedores del servicio. En este sentido, hay una estrecha relación con los hallazgos realizados en la fase exploratoria por (Mittendorf, 2018), a saber, que la confianza es un componente trascendental en el ecosistema del consumo colaborativo.
Cuarto, podemos demostrar que la disposición a confiar es mal alta en la generación mayores que en la generación Z. Quinto, un hallazgo importante es el nivel de confianza en las plataformas tecnológicas, resulta ser mal alto en los mayores que en la generación Z. Sexto, podemos concluir que las mujeres tienen un nivel más bajo de intención de compra con respecto a los hombres, por otra parte, estamos ampliando la literatura de marketing sobre el consumo colaborativo en Latinoamérica, igualmente, estamos convencidos que el eslabón de la confianza es un impulsor de modelos económicos colaborativos y fortalece las relaciones C2C.
Los resultados son sólidos y coherentes con estudios previos que establecieron que la confianza es determinante en el modelo de economía colaborativa, al igual que (Wagner et al., 2019), nuestros resultados determinan que la confianza por parte de la generación Z se concentra en la tecnología y no en el ser humano, esto también es una tendencia que se encuentra en todos los encuestados, otra conclusión importante y que está alineada con el estudio mencionado es que existe una mayor confianza e intención de compra por parte de los hombres; las mujeres tienen menos confianza en el modelo de economía colaborativa.
Limitaciones e investigaciones futuras
Es importante considerar que la intención de compra puede variar de acuerdo con el servicio colaborativo que se estudie. Por lo tanto, en el futuro es necesario realizar análisis confirmatorios que estudien los efectos y no solo la relación de las variables. Finalmente, los investigadores validan que la confianza es un factor crítico de cualquier modelo de negocio colaborativo, pero es necesario desarrollar estudios en Latinoamérica sobre plataformas de consumo colaborativo específicas1.
