Revista de Ciencias Sociales (RCS)

Vol. XXIX, No. 4, Octubre - Diciembre 2023. pp. 342-357

FCES - LUZ ● ISSN: 1315-9518 ● ISSN-E: 2477-9431

 

Como citar: Gutiérrez-Aguilar, O., Ticona-Apaza, F., Chicaña-Huanca, S., y Ampuero, N. (2023). Influencers y su rol mediador en el comportamiento hacia las marcas. Revista De Ciencias Sociales, 29(4), 342-357.

 

Influencers y su rol mediador en el comportamiento hacia las marcas

 

Gutiérrez-Aguilar, Olger*

Ticona-Apaza, Fiorela**

Chicaña-Huanca, Sandra***

Ampuero Ramirez, Nelly****

 

Resumen

 

En la actualidad los influencers han surgido como una figura importante en el mundo del marketing. El propósito de esta investigación fue determinar cómo los influencers ejercen un rol de mediador en el comportamiento hacia las marcas de los jóvenes de la generación Z mediante la utilización de las redes sociales. Se aplicó un cuestionario a una muestra de 303 universitarios y se utilizó una metodología no experimental con pruebas de validez y confiabilidad, así como análisis factorial exploratoria y modelamiento de ecuaciones estructurales. Los resultados demostraron que los influencers ejercen un papel mediador significativo en el comportamiento hacia las marcas a través de las redes sociales en la muestra estudiada. Además, se encontraron diferencias significativas entre los seguidores de Instagram y TikTok en cuanto al impacto de los influencers en su comportamiento hacia las marcas. Los hallazgos resaltan la importancia de la selección cuidadosa de los influencers y la autenticidad del contenido promocionado para el éxito de las campañas de marketing de influencers. En conclusión, este estudio confirma la relevancia del marketing de influencers como una estrategia efectiva para llegar a nichos de mercado específicos, especialmente en la generación Z.

 

Palabras clave: Marketing de influencers; comportamiento del consumidor; redes sociales; lealtad; Generación Z.

 

 

Influencers and their mediating role in behavior towards brands

 

Abstract

 

Nowadays, influencers have emerged as an important figure in the world of marketing. The purpose of this research was to determine how influencers play a mediating role in the behavior towards brands of young people of generation Z through the use of social networks. A questionnaire was applied to a sample of 303 university students and a non-experimental methodology was used with validity and reliability tests, as well as exploratory factor analysis and structural equation modeling. The results demonstrated that influencers play a significant mediating role in behavior towards brands through social networks in the sample studied. In addition, significant differences were found between Instagram and TikTok followers in terms of the impact of influencers on their behavior towards brands. The findings highlight the importance of careful selection of influencers and authenticity of promoted content for the success of influencer marketing campaigns. In conclusion, this study confirms the relevance of influencer marketing as an effective strategy to reach specific market niches, especially in generation Z.

 

Keywords: Influencer marketing; consumer behavior; social networks; loyalty; Generation Z.

 

 

Introducción

Los influencers han surgido como una figura importante en el mundo del marketing y publicidad en la era digital (Martín et al., 2021; Pier, 2022; López, Dittmar y Vargas, 2022), y su impacto en el comportamiento del consumidor hacia las marcas es cada vez más evidente. Su papel mediador se basa en su capacidad para influir en las decisiones de compra de sus seguidores y en su capacidad para mejorar la reputación de las empresas que promocionan, a través de sus valores hedónicos como la alegría y los utilitarios como la experiencia de contenido (Ashraf, Hou y Ahmad, 2019).

En este sentido, los influencers son considerados como una herramienta eficaz y rentable para promover marcas entre audiencias objetivo y se ha demostrado que los contenidos creados por ellos sobre las marcas y productos, tienen un atractivo más auténtico y personal para los clientes potenciales que los esfuerzos de comunicación de marketing convencional (Goanta y Ranchordás, 2020). De modo tal, el rol mediador de los influencers en el comportamiento hacia las marcas es cada vez más importante y debe ser considerado como una estrategia relevante en el mundo del marketing digital.

En los últimos años, las redes sociales han revolucionado el panorama del marketing, dando lugar a nuevas formas de promocionar productos y servicios. Dentro de este contexto, los influencers se han convertido en una herramienta importante para las marcas, puesto que su impacto en el proceso de toma de decisiones de los consumidores es significativo, especialmente en relación con marcas desconocidas o que son difíciles de apreciar (Brown y Hayes, 2008).

El efecto del marketing de influencers en las redes sociales (Ki et al., 2020; Vrontis et al., 2021; López et al., 2022), predice la intención de compra de los consumidores y reafirma el papel mediador de la credibilidad (Lou y Yuan, 2019; Saima y Khan, 2020), del mismo modo, con el papel moderador de la cercanía (Taillon et al., 2020). Asimismo, el número de seguidores de un influencer y la relación entre el contenido publicado y el producto promocionado son factores que afectan la actitud del consumidor hacia la marca, mediante las redes sociales, con una idea clara del autoconcepto y la intención de compra (Hermanda, Sumarwan y Tinaprillia, 2019).

De ahí, que el propósito de la presente investigación fue determinar cómo los influencers ejercen un rol de mediador en el comportamiento hacia las marcas de los jóvenes de la generación Z mediante la utilización de las redes sociales.

 

1. Fundamentación teórica

1.1. Los influencers y el comportamiento que ejercen en sus seguidores

Los influencers son personas famosas con experiencia en un campo específico, como la música, la salud (Pretorius, McCashin y Coyle, 2022), los viajes, o estar tan a la moda como los influencers en las redes sociales (Dinh y Lee, 2022), que crean y brindan su contenido digital centrado en la información a otros usuarios en las redes sociales. Los seguidores de influencers se convierten en clientes, debido a su nivel de credibilidad y a su gran cantidad de seguidores en las principales redes sociales, generando disfrute a través de emociones positivas muy necesarias en el contexto escolar (Gutierrez-Aguilar et al., 2022); pues tal como lo señalan Tinoco-Egas, Juanatey-Boga y Martínez-Fernández (2019) “el marketing persigue que los productos evoquen sensaciones, sentimientos y respuestas cognitivas sobre los consumidores” (p. 20).

Los influencers pueden contribuyen a la reputación de las empresas y sus seguidores de ser posible convertirse en clientes debido a dos razones fundamentales: En primer lugar, mientras más recurrentes sean sus participaciones sobre la marca, más aumentará la credibilidad de sus seguidores; en segundo lugar, los influencers contribuyen a la toma de decisiones de los consumidores, puesto que sus seguidores pueden convertirse en clientes.

La caracterización de los influencers en las redes sociales se basa en el atractivo social y físico esbelto, y a veces estos aspectos son variables predictoras en la confiabilidad (Kim, 2022); el efecto del atractivo de las influencers virtuales, es un aspecto clave como antecedente en la intención de compra (Li y Peng, 2021; Kim y Park, 2023), especialmente en artículos de cosmética (Liu, 2023); y muchas veces en la creación de canales centrados en estilos de vida (Thelwall y Cash, 2021), o como marcas humanas (Ki et al., 2020).

También se incluyen los valores hedónicos, como la alegría, y los utilitarios, como la experiencia de contenido del influencer (Kim y Baek, 2022). La evaluación de los usuarios de redes sociales sobre el consumo de contenidos digitales se basa en cómo perciben los contenidos valiosos creados por otros usuarios en el entorno digital (Meske, Wilms y Stieglitz, 2019). Los aspectos utilitarios y hedónicos que encierran la caracterización de los influencers se basan en un modelo axiológico, en el cual la dimensión del valor está determinada por tres subperspectivas acerca de la percepción de los valores, a saber, lo extrínseco, lo intrínseco y lo sistémico (Anderson et al., 2014).

La influencia social es una parte importante del análisis de redes sociales que se emplea en muchas aplicaciones (Wang et al., 2021). Instagram y TikTok son redes sociales que han sido adoptadas por una gran cantidad de usuarios y se han convertido en lugares ideales para que los influencers se conecten con sus seguidores y ejerzan su rol mediador en el comportamiento hacia las marcas.

En el caso de Instagram, es una red social muy utilizada para realizar interacciones y transacciones, especialmente en la generación Z, quienes consideran que es la primera generación que ha crecido rodeada de comunicación digital y buscan inmediatez en los resultados (Martín et al., 2021; Reinikainen, Kari y Luoma-Aho, 2020), y la estética del contenido (Leaver, Highfield y Abidin, 2020).

Los influencers en Instagram, especialmente aquellos que se enfocan en moda y productos de belleza, tienen una gran capacidad persuasiva sobre sus seguidores y pueden influir en su comportamiento hacia las marcas. Además, el elemento visual en la promoción de productos de moda en Instagram es muy utilizado por los influencers, lo que fortalece el comportamiento hacia las marcas y puede inducir a la compra impulsiva (Jin y Ryu, 2020).

Por otra parte, TikTok es una plataforma que ha adquirido popularidad en los últimos años, especialmente entre los jóvenes de la generación Z, y se caracteriza por permitir la creación rápida de videos en los smartphones y la transmisión en vivo. La pantalla con viñetas y la función @friend permiten una comunicación e interacción rápida entre los creadores de contenido y sus seguidores, lo que mejora la relación entre ellos y aumenta el nivel de influencia de los influencers en el comportamiento de los jóvenes hacia las marcas mediante un sentimiento de pertenencia a la comunidad (Miranda et al., 2023).

El efecto de la influencia de los influencers en la intención de la recomendación centrado en TikTok Live Commerce es un aspecto muy importante que hay que considerar, especialmente en experiencias en China, a través de influencia de la celebridad de Internet en 2 factores, como el encanto y la profesionalidad (Chen y Chang, 2021).

De modo tal que, los influencers poseen grados razonables de credibilidad percibida, de tal manera que sus seguidores en las redes sociales, los convierten en figuras influyentes en las decisiones y las intenciones de compra (Lim et al., 2017; Sharma et al., 2017). Además, la caracterización de los influencers incluye atractivo físico, la experiencia y la confiabilidad (Chekima, Chekima y Abdul, 2020), así como la identidad social (Farivar y Wang, 2022).

Por su parte, los jóvenes de la generación Z, nacidos entre 1995 y 2005, son nativos digitales y están expuestos a la publicidad digital (Chen, 2018), a las redes sociales como Instagram, donde interactúan con influencers y microcelebridades (Reinikainen et al., 2020). Instagram es especialmente efectivo en la promoción de marcas de moda y en inducir la compra impulsiva a través de las recomendaciones de influencers (Jin y Ryu, 2020). En este orden de ideas, se formula la siguiente hipótesis:

H1: El rol de los influencers ejerce un efecto estadísticamente significativo en el comportamiento hacia las marcas en los jóvenes de la generación Z.

De igual manera, los influencers contribuyen a la reputación de las marcas y empresas, aumentando la credibilidad de sus seguidores en ellas. Esta mayor credibilidad puede fomentar la lealtad de los seguidores hacia las marcas recomendadas por los influencers. La confianza en el influencer tiene un efecto positivo en la credibilidad percibida de las publicaciones en redes sociales como Instagram. A su vez, esta credibilidad tiene un efecto positivo en la voluntad de buscar información relacionada con el producto, lo que puede generar lealtad hacia las marcas (Gamage y Ashill, 2022).

La autenticidad y el atractivo personal en los contenidos creados por influencers, pueden hacer que los clientes potenciales se sientan más cercanos y conectados con las marcas, lo que podría traducirse en una mayor lealtad hacia ellas (Jin, Muqaddam y Ryu, 2019). De modo tal, los jóvenes de la generación Z, que siguen a influencers y microcelebridades (Hodgson, 2018), pueden desarrollar lealtad hacia las marcas que estos promocionan debido a la percepción de autenticidad y a la afinidad con los propios influencers. De acuerdo a las ideas precedentes, se formula la siguiente hipótesis:

H2: Existe una relación de causalidad positiva entre la lealtad y el rol de los influencers.

Los jóvenes de la generación Z, nacidos entre 1995 y 2005, son nativos digitales que interactúan con influencers y microcelebridades en redes sociales como Instagram, lo que influye en su comportamiento hacia las marcas (Reinikainen et al., 2020). Los influencers y microcelebridades pueden fomentar la lealtad hacia las marcas al proporcionar contenido auténtico y personal, lo que genera una conexión emocional entre los seguidores y las marcas (Jin et al., 2019; Jin y Ryu, 2020), del mismo modo con la internalización de las Tecnologías de Información y Comunicación (TIC) con los estados emocionales (Chicaña et al., 2021).

Por tanto, la confianza en el influencer y la credibilidad percibida de las publicaciones en redes sociales como Instagram tienen un efecto positivo en la voluntad de buscar información relacionada con el producto (Kim y Kim, 2021). Este comportamiento podría traducirse en lealtad hacia las marcas promocionadas por los influencers (Gamage y Ashill, 2022). La lealtad hacia las marcas puede ser impulsada por la influencia de los influencers en las redes. En vista de lo anterior, se formula la siguiente hipótesis:

H3: Existe una relación positiva entre la lealtad y la influencia en el comportamiento hacia las marcas en los jóvenes de la generación Z.

Las redes sociales han creado un entorno propicio para que surjan los influencers. Estos personajes se han convertido en figuras prominentes en plataformas como Instagram, YouTube y TikTok, donde crean y comparten contenido centrado en sus áreas de experiencia y atraen a seguidores interesados en sus temas (Hopkins, 2019). El auge de las redes sociales ha permitido a los influencers obtener ganancias en la “economía de la atención” al acumular capital social en línea, medido a menudo por el número de seguidores, y luego utilizarlo para comercializar su influencia (Mahy, Winarnita y Herriman, 2022).

Las características de las redes sociales, como la facilidad para compartir contenido y comunicarse con otros usuarios, han facilitado la interacción entre influencers y sus seguidores. Esta interacción les permite ejercer su influencia en la toma de decisiones y en el comportamiento de sus seguidores, incluyendo el comportamiento hacia las marcas (DeMars, 2020; Masuda, Han y Lee, 2022). Las plataformas de redes sociales han evolucionado para adaptarse a las necesidades y preferencias de los influencers y sus seguidores. Dado lo anterior, se plantea la siguiente hipótesis:

H4: Existe una relación de causalidad positiva entre las redes sociales y el rol de los influencers.

Los jóvenes de la generación Z, quienes han crecido rodeados de comunicación digital, están expuestos a publicidad y contenido de influencers en redes sociales como Instagram, TikTok y YouTube (Reinikainen et al., 2020). Estas plataformas permiten a los influencers promocionar marcas y productos de manera efectiva, creando una conexión entre la presencia en redes sociales y el comportamiento hacia las marcas en los jóvenes de la generación Z.

La autenticidad y cercanía con los influencers, posibilita a los jóvenes a considerarlos, especialmente a las microcelebridades, como más auténticos que las celebridades, como resultado estos últimos de los efectos publicitarios (Kim, Yoon y Bang, 2017). Esto hace que los seguidores de la generación Z sientan una conexión más cercana con los influencers, lo que aumenta su influencia en el comportamiento hacia las marcas. La comunicación visual y preferencia por imágenes: La generación Z prefiere comunicarse con imágenes en lugar de textos (PrakashYadav y Rai, 2017).

Las redes sociales, especialmente Instagram y TikTok, se basan en gran medida en contenido visual, lo que hace que estas plataformas sean especialmente efectivas para influencers. En base a estos argumentos, proponemos la siguiente hipótesis de investigación:

H5: Existe una relación positiva de causalidad entre las redes sociales y la influencia en el comportamiento hacia las marcas en los jóvenes de la generación Z.

 

2. Metodología

La metodología empleada fue una investigación no experimental con pruebas de validez y confiabilidad, así como análisis factorial exploratoria y modelamiento de ecuaciones estructurales, utilizando una muestra aleatoria. El estudio se llevó a cabo con una muestra de 303 estudiantes universitarios, de los cuales 124 eran hombres, representando el 40,9%; y 179 eran mujeres, representando el 59,1%. Los participantes tenían edades comprendidas entre los 16 y los 23 años, perteneciendo a la generación Z, y la media de edad fue de 20.3 con una desviación estándar de 1.78.

El instrumento utilizado para la recolección de datos fue una encuesta en línea, adaptada y homologada para este estudio, la cual fue enviada a través de WhatsApp a las unidades de estudio. Para el análisis de los datos, se utilizó el modelo de ecuaciones estructurales de mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM) y se realizó un análisis multigrupo para explorar las diferencias en el uso de las redes sociales Instagram y TikTok. El instrumento se aplicó en el mes de noviembre del año 2022.

Los resultados del análisis de fiabilidad para el Alpha Cronbach y el coeficiente de McDonald’s fueron (α=0.836), (ω=0.842) respectivamente, lo que indica que el instrumento garantiza un grado razonable de fiabilidad. Para el análisis de adecuación de los ítems con su factor, se efectuó la prueba de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO= 0.818), siendo aceptable, Lo cual indica un ajuste razonable de los ítems analizados con sus elementos.

 

3. Resultados y discusión

Los cálculos estadísticos se llevaron a cabo con el software Jamovi versión 2.3.24.0. en ese sentido, la Tabla 1 presenta la matriz del componente rotado, utilizando el método de residuos mínimos, con el método de rotación Oblimin (Méndez y Rondón, 2012), con normalización de Kaiser, para las variables independientes: Las Redes Sociales (RS); el Rol de los Influencers (RI); y la Lealtad (LT). Los criterios de salida en el análisis factorial exploratorio fueron número manual de factores 3; las cargas factoriales se ordenan según las variables asignadas, con una opción de salida de 0.40; por lo tanto, se suprimieron los ítems por debajo de este criterio de calidad.

Tabla 1

Matriz de cargas de los factores – componente rotado

 

Factor

 

 

1

2

3

Unicidad

RS1

0.450

0.617

RS2

0.509

0.731

RS3

0.701

0.493

RS4

0.428

0.819

RS5

0.472

0.734

RI1

0.652

0.484

RI2

0.774

0.362

RI3

0.796

0.446

RI4

0.594

0.378

IS5

0.608

0.44

LT2

0.567

0.553

LT4

0.620

0.656

LT5

 

0.607

0.412

Nota: El método de extracción ‘Residuo mínimo’ se usó en combinación con una rotación ‘oblimin’.

 

Fuente: Elaboración propia, 2023.

En el modelo estructural presentado en la Figura I, se incluye la variable dependiente: Influencia en el Comportamiento (IE), y se excluyen como parte del análisis realizado mediante PLS-SEM, los ítems: RS2 y RS4 consiguiendo mayor consistencia en el modelo. Los resultados alcanzados, obedecen a un modelo de medida reflectivo, mediante el cálculo con el algoritmo PLS en el SmartPLS, con lo cual se obtuvieron los coeficientes de trayectoria; se utilizó para ello 300 iteraciones en el análisis exploratorio, con un criterio de parada de 10-7.

 

Fuente: Elaboración propia, 2023.

Figura I: R2 obtenido con el software SmartPLS

Los resultados de las pruebas de hipótesis indicaron, por un lado, que el rol de los influencers (RI), ejerce un efecto estadísticamente significativo en el comportamiento hacia las marcas (IE) (β RI→IE = 0.772, t = 18.315, p < 0.000), lo que respalda la H1; por otro lado, la Lealtad (LT) tiene una relación de causalidad positiva con el rol de los influencers (IR) (β LT→RI = 0.499, t = 10.76, p < 0.000), resultado que respalda la H2; así mismo, la Lealtad (LT) tiene una relación positiva sobre la influencia en el comportamiento hacia las marcas (IE) (β LT→IE = 0.105, t = 1.988, p < 0.023, lo que respalda la H3.

De igual manera, las Redes Sociales (RS) tienen una relación de causalidad positiva sobre el rol de los influencers (RI) (β RS→RI = 0.317, t = 6.739, p < 0.000), resultados que apoyan la H4; y además, las Redes Sociales (RS) tienen una relación positiva de causalidad con la influencia en el comportamiento hacia las marcas (IE) (β RS→IE = -0.106, t = 2.5, p < 0.006), resultados que respaldan la H5.

La Figura I, explica asimismo, el coeficiente de determinación R2 considerando la influencia en el comportamiento hacia las marcas en los jóvenes de la generación Z como una variable dependiente; se obtiene un R2 de 0.632, es decir, que la varianza está explicada por el modelo en un 63,2% siendo las variables exógenas, el uso de la redes sociales, la lealtad; y como variable mediadora, el rol de los influencers;  por otra parte, de acuerdo al modelo estructural, considerando la variable el Rol de los Influencers como una variable endógena, el R2 es de 0.442, lo cual significa que un 44,2% de la varianza está explicada por el modelo, siendo las variables exógenas el uso de las redes sociales y la lealtad.

En la Tabla 2, se observa los resultados de las pruebas de confiabilidad y validez de constructo, de tal manera que se toman en cuenta los coeficientes de correlación, la fiabilidad y validez de constructo que se manifiestan a través del Alfa de Cronbach. Los resultados obtenidos varían entre 0.929 y 0.722 superando el criterio de calidad >0.700. Los resultados para la varianza promedio extraída (AVE, por sus siglas en inglés), están entre 0.780 y 0.567, resultados que superan el criterio de calidad de >0.500 recomendado; por ende, se puede afirmar que la validez convergente es aceptable.

Tabla 2

Fiabilidad y validez de constructo

Alfa de Cronbach

rho_A

Fiabilidad compuesta

Varianza extraída media (AVE)

El rol de los influencers RI

0.859

0.872

0.898

0.639

Influencia en el comportamiento hacia las marcas IE

0.929

0.932

0.946

0.780

La lealtad LT

0.783

0.757

0.816

0.602

Las redes sociales RS

0.722

0.703

0.794

0.567

 

Fuente: Elaboración propia, 2023.

Para el análisis de la fiabilidad compuesta, se recomienda como criterio de aceptación que los valores obtenidos superen el >0.600, de tal manera que se demostraría niveles aceptables de fiabilidad de consistencia interna para cada una de las variables, el resultado son valores entre 0.946 y 0.794. El coeficiente (rho_A) se utiliza para verificar la confiabilidad de los valores obtenidos en la construcción y diseño del modelo, el criterio de calidad exigido es que sus valores excedan el >0.700, los resultados obtenidos varían entre 0.932 y 0.703, en consecuencia, se demostró que el modelo propuesto evidencia niveles razonables de confiabilidad y validez, es decir, de consistencia interna.

La Tabla 3, presenta los efectos indirectos significativos obtenidos a través de la prueba de remuestreo bootstrapping, para el modelo propuesto, el Rol de los Influencers (RI) es preponderante, esta variable opera como una variable de mediación entre la Lealtad (LT) y la influencia en el comportamiento hacia las marcas (IE), según los resultados para comprobar el efecto de mediación, se puede decir que el efecto total indirecto de la relación es un p-value  de 0.000, de modo tal, que es significativa (t=8.903), por lo tanto, se afirma que existe mediación.

Tabla 3

Matriz de efectos indirectos significativos (p<0.05)

Muestra Original (O)

Media (M)

Desviación estándar (STDEV)

Estadísticas T (|O/STDEV|)

P valor

La lealtad LT -> El rol de los influencers RI -> Influencia en el comportamiento hacia las marcas IE

0.385

0.387

0.043

8.903

0.000

Las redes sociales RS -> El rol de los influencers RI -> Influencia en el comportamiento IE

0.245

0.248

0.039

6.344

0.000

 

Fuente: Elaboración propia, 2023.

Por otra parte, el Rol de los Influencers (RI) que opera como una variable de mediación entre las Redes Sociales (RS) y la influencia en el comportamiento hacia las marcas (IE), los resultados confirman el efecto de mediación con p-valor de 0.000 de modo tal, que es significativa (t=6.344), por lo tanto, existe el efecto de mediación.

La Tabla 4, muestra la prueba de validez discriminante, para ello se utilizó el criterio de Fornell y social Larcker, los autores proponen que cuando dos o más variables latentes comparten la varianza entre pares de constructos, y por lo tanto, es menor que la varianza extraída por cada constructo individual, se advierte que existe validez discriminante (Martínez-García y Martínez-Caro, 2009); asimismo, se realiza pruebas de validez para determinar en qué medida un determinado constructo es diferente de otros (Kosiba et al., 2022). Tomando en cuenta estos criterios, se puede afirmar que existe validez discriminante.

Tabla 4

Criterio Fornell-Larcker para la verificación y validez discriminante

RI

IE

LT

RS

El rol de los influencers RI

0.799

Influencia en el comportamiento hacia las marcas IE

0.785

0.883

La lealtad LT

0.591

0.531

0.776

Las redes sociales RS

0.463

0.282

0.292

0.753

 

Fuente: Elaboración propia, 2023.

En cuanto a la valoración del modelo de ajuste, la raíz estandarizada residual cuadrada media  - Standardized Root Mean Square Residual (SRMR), que define la diferencia entre la correlación observada y la correlación pronosticada, Hu y Bentler (1998) recomiendan los valores inferiores a < 0.08 debido a que se considera un buen ajuste; en tal sentido, se obtuvo un valor de 0.078 para el modelo estimado el SRMR y para el modelo saturado un valor de 0.078, lo que significa que el modelo de medida está bien evaluado y que el modelo estimado no aporta más datos de los reportados, por lo que se deduce que el modelo es verdadero y válido.

La Tabla 5, muestra los resultados de la prueba de bootstrapping mediante una corrida de 10.000 remuestreos con sustitución de la muestra original. Considerando el nivel de significancia para el Valor P (p < 0,05), se admiten las hipótesis: H1; H2; H3; H4 y la H5.

Tabla 5

Prueba de hipótesis completa - Boottstrapping

Muestra Original (O)

Media (M)

Desviación estándar (STDEV)

Estadísticas T (|O/STDEV|)

P valor

H1 El rol de los influencers RI -> Influencia en el comportamiento hacia las marcas IE

0.772

0.774

0.042

18.315

0.000

H2 La lealtad LT -> El rol de los influencers RI

0.499

0.5

0.046

10.76

0.000

H3 La lealtad LT -> Influencia en el comportamiento hacia las marcas IE

0.105

0.103

0.053

1.988

0.023

H4 Las redes sociales RS -> El rol de los influencers RI

0.317

0.32

0.047

6.739

0.000

H5 Las redes sociales RS -> Influencia en el comportamiento hacia las marcas IE

-0.106

-0.103

0.043

2.5

0.006

 

Fuente: Elaboración propia, 2023.

Mediante un análisis multigrupo, se permite explorar la heterogeneidad observada mediante el uso de las redes sociales Instagram y TikTok, utilizando criterios comunes en las Tablas 6 y 7. La Tabla 6, muestra los resultados de la prueba de bootstrapping mediante una corrida de 10.000 remuestreos con sustitución de la muestra original para la red social Instagram. Considerando el nivel de significancia para el Valor P (p < 0,05), se admiten las hipótesis: H1; H2; H4 y la H5 y se rechaza la H3.

Tabla 6

Prueba de hipótesis red social Instagram

Muestra Original (O)

Media (M)

Desviación estándar (STDEV)

Estadísticas T (|O/STDEV|)

P valor

H1 El rol de los influencers RI -> Influencia en el comportamiento hacia las marcas IE

0.951

0.954

0.05

18.907

0.000

H2 La lealtad LT -> El rol de los influencers RI

0.433

0.435

0.053

8.242

0.000

H3 La lealtad LT -> Influencia en el comportamiento hacia las marcas IE

0.054

0.049

0.068

0.792

0.214

H4 Las redes sociales RS -> El rol de los influencers RI

0.465

0.467

0.05

9.365

0.000

H5 Las redes sociales RS -> Influencia en el comportamiento hacia las marcas IE

-0.272

-0.271

0.057

4.763

0.000

 

Fuente: Elaboración propia, 2023.

La Tabla 7, presenta los resultados para la red social TikTok. Considerando el nivel de significancia para el p-valor (p < 0.05), se admiten las hipótesis: H1; H2; H3; H4. Se rechaza la hipótesis H5.

Tabla 7

Prueba de hipótesis red social TikTok

Muestra Original (O)

Media (M)

Desviación estándar (STDEV)

Estadísticas T (|O/STDEV|)

P valor

H1 El rol de los influencers RI -> Influencia en el comportamiento hacia las marcas IE

0.647

0.649

0.079

8.223

0.000

H2 La lealtad LT -> El rol de los influencers RI

0.556

0.551

0.076

7.353

0.000

H3 La lealtad LT -> Influencia en el comportamiento hacia las marcas IE

0.222

0.209

0.093

2.38

0.009

H4 Las redes sociales RS -> El rol de los influencers RI

0.223

0.194

0.125

1.783

0.037

H5 Las redes sociales RS -> Influencia en el comportamiento hacia las marcas IE

0.061

0.042

0.099

0.621

0.267

 

Fuente: Elaboración propia, 2023.

Para comparar los grupos acerca de las preferencias por las redes sociales Instagram y TikTok, se efectuó la prueba de análisis multigrupo (MGA), los resultados (presentes en las Tablas 6 y 7) indican que el Rol de los Influencers (RI) impulsó la influencia en el comportamiento hacia las marcas (IE): Instagram p < 0.000; TikTok p < 0.000. La Lealtad (LT) impulsó el Rol de los Influencers (RI): Instagram p < 0.000; TikTok p < 0.000, de esta forma los resultados respaldan las hipótesis H1 y H2 en ambos casos. En cuanto a la H3, la Lealtad (LT) impulsó la influencia en el comportamiento hacia las marcas (IE): Instagram p < 0.214; TikTok p < 0.009, por lo que la H3 de Instagram no queda respaldada; mientras que para TikTok se acepta la hipótesis formulada.

La H4, las Redes Sociales (RS) impulsó el Rol de los Influencers (RI): Instagram p < 0.000; TikTok p < 0.037, por lo que la H4 de Instagram queda respaldada; del mismo modo para el TikTok se acepta la hipótesis formulada. Para la H5, las Redes Sociales (RS) impulsó la influencia en el comportamiento hacia las marcas (IE): Instagram p < 0.000; TikTok p < 0.267, por lo que la H5 de Instagram queda respaldada; mientras que para TikTok se rechaza la hipótesis por no cumplir con el criterio de aceptación del p-valor (p < 0.05). Por lo tanto, los resultados del análisis multigrupo indican que existen diferencias en los valores de p-valor.

 

Conclusiones

El papel de los influencers en el comportamiento hacia las marcas es un tema de gran interés en la actualidad, especialmente en la era digital y de las redes sociales. Las investigaciones previas y el estudio mencionado han demostrado que los influencers pueden ejercer un efecto significativo en el comportamiento del consumidor hacia las marcas, especialmente en los jóvenes de la Generación Z.

La relación de causalidad positiva entre la lealtad y el rol de los influencers, así como entre la lealtad y la influencia en el comportamiento hacia las marcas, sugiere que los seguidores de los influencers se sienten más comprometidos con las marcas promocionadas por ellos y están más dispuestos a comprar productos recomendados por sus influencers favoritos. Esto se debe en parte a la relación de confianza y credibilidad que los influencers establecen con sus seguidores a través de las redes sociales.

Por otra parte, la relación de causalidad positiva entre las redes sociales y el rol de los influencers, así como entre las redes sociales y la influencia en el comportamiento hacia las marcas, indica que las redes sociales son un canal importante para la promoción de productos y marcas a través de influencers. La popularidad de las redes sociales entre los jóvenes de la generación Z las convierte en una herramienta clave para el marketing de influencers y para llegar a audiencias específicas y como consecuencia de ello la intención de compra.

De modo tal que, el papel mediador de los influencers en el comportamiento hacia las marcas es un fenómeno que continúa en aumento y que representa una oportunidad para las marcas de llegar a su público objetivo de manera más efectiva. Los resultados del estudio mencionado y de investigaciones previas, sugieren que la selección cuidadosa de los influencers, la autenticidad del contenido promocionado y la transparencia en la promoción de productos, son factores clave para el éxito de las campañas de marketing de influencers en las redes sociales como marcas humanas (Ki et al., 2020).

Se espera que en el futuro se realicen más estudios sobre el papel de los influencers en nuevas redes sociales y en diferentes segmentos de la población, lo que permitirá una comprensión más profunda de este fenómeno y su impacto en el comportamiento del consumidor. Instagram y TikTok son dos de las redes sociales más populares entre los jóvenes de la generación Z y han tenido un impacto significativo en el papel mediador de los influencers en el comportamiento hacia las marcas.

Instagram es una plataforma visual que se ha convertido en un canal importante para la promoción de productos y marcas a través de influencers. La estética visual de Instagram es importante para la promoción de productos de moda, belleza y estilo de vida, y los influencers en estas categorías son capaces de llegar a su audiencia de manera efectiva a través de contenido auténtico y relevante. Los influencers también utilizan Instagram Stories y Live para interactuar con su audiencia y proporcionar contenido exclusivo, lo que aumenta la conexión emocional con sus seguidores y la lealtad hacia las marcas promocionadas.

TikTok es una plataforma de video corto que se ha convertido en un fenómeno cultural y ha crecido en popularidad en todo el mundo. Los influencers de TikTok se centran en la creación de contenido divertido y entretenido, y han sido capaces de llegar a audiencias jóvenes y diversos. Aunque TikTok aún es relativamente nuevo en el mundo del marketing de influencers, los influencers en esta plataforma han demostrado su capacidad para promover productos y marcas a través de contenido auténtico y creativo.

Finalmente, Instagram y TikTok son plataformas clave para el marketing de influencers, y los influencers que utilizan estas plataformas de manera efectiva pueden tener un impacto significativo en el comportamiento del consumidor hacia las marcas. Los resultados del estudio mencionado y de investigaciones previas sugieren que la autenticidad del contenido promocionado y la conexión emocional con los seguidores son factores clave para el éxito en la promoción de productos y marcas a través de Instagram y TikTok.

 

Referencias bibliográficas

Anderson, K. C., Knight, D. K., Pookulangara, S., y Josiam, B. (2014). Influence of hedonic and utilitarian motivations on retailer loyalty and purchase intention: A facebook perspective. Journal of Retailing and Consumer Services, 21(5), 773-779. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2014.05.007  

Ashraf, R. U., Hou, F., y Ahmad, W. (2019). Understanding continuance intention to use social media in China: The roles of personality drivers, hedonic value, and utilitarian value. International Journal of Human-Computer Interaction, 35(13), 1216-1228. https://doi.org/10.1080/10447318.2018.1519145  

Brown, D., y Hayes, N. (2008). Influencer Marketing. Taylor & Francis. https://doi.org/10.4324/9780080557700

Chekima, B., Chekima, F. Z., y Abdul, A.-A. (2020). Social media influencer in advertising: The role of attractiveness, expertise and trustworthiness. Journal of Economics and Business, 3(4), 1507-1515. https://doi.org/10.31014/aior.1992.03.04.298

Chen, H. (2018). College-aged young consumers' perceptions of social media marketing: The story of Instagram. Journal of Current Issues & Research in Advertising, 39(1), 22-36. https://doi.org/10.1080/10641734.2017.1372321

Chen, Y., y Chang, S. (2021). The effect of influencer influence on recommendation intention: Focused on TikTok Live Commerce in China. International Journal of Advanced Science and Convergence, 3(3), 15-26. https://doi.org/10.22662/IJASC.2021.3.3.015  

Chicaña, S., Gutiérrez, A., Duche, A. B., y Gutierrez, O. (2021). The internalization of ICT and its influence on emotional states in university students. 16th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), Chaves, Portugal (pp. 1-7). https://doi.org/10.23919/CISTI52073.2021.9476543

DeMars, T. R. (2020). Big Data. In A. E. Grant y J. Meadows (Eds.), Communication Technology Update and Fundamentals (pp. 305-319). Routledge.

Dinh, T. C. T., y Lee, Y. (2022). “I want to be as trendy as influencers”–how “fear of missing out” leads to buying intention for products endorsed by social media influencers. Journal of Research in Interactive Marketing, 16(3), 346-364. https://doi.org/10.1108/JRIM-04-2021-0127

Farivar, S., y Wang, F. (2022). Effective influencer marketing: A social identity perspective. Journal of Retailing and Consumer Services, 67, 103026. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2022.103026  

Gamage, T. C., y Ashill, N. J. (2022). # Sponsored-influencer marketing: Effects of the commercial orientation of influencer-created content on followers’ willingness to search for information. Journal of Product & Brand Management, 32(2), 36-329. https://doi.org/10.1108/JPBM-10-2021-3681

Goanta, C., y Ranchordás, S. (Eds.) (2020). The regulation of social media influencers. Edward Elgar Publishing.

Gutierrez-Aguilar, O., Escobedo-Maita, P., Calliñaupa-Quispe, G., Vargas-Gonzales, J. C., y Torres-Huillca, A. (2022). The use of social networks, usefulness and ease of use, enjoyment through positive emotions and their influence on school satisfaction mediated by school achievement. 17th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), Madrid, Spain (pp. 1-6). https://doi.org/10.23919/CISTI54924.2022.9820347

Hermanda, A., Sumarwan, U., y Tinaprillia, N. (2019). The effect of social media influencer on brand image, self-concept, and purchase intention. Journal of Consumer Sciences, 4(2), 76-89. https://doi.org/10.29244/jcs.4.2.76-89

Hodgson, A. (2018). Generation Z: The next wave of consumers. Euromonitor International.

Hopkins, J. (2019). Monetising the dividual self: The emergence of the lifestyle blog and influencers in Malaysia. Berghahn Books. https://doi.org/10.3167/9781789201185

Hu, L.-T., y Bentler, P. M. (1998). Fit indices in covariance structure modeling: Sensitivity to underparameterized model misspecification. Psychological Methods, 3(4), 424-453. https://doi.org/10.1037/1082-989X.3.4.424  

Jin, S. V., Muqaddam, A., y Ryu, E. (2019). Instafamous and social media influencer marketing. Marketing Intelligence & Planning, 37(5), 567-579. https://doi.org/10.1108/MIP-09-2018-0375

Jin, S. V., y Ryu, E. (2020). “I'll buy what she's# wearing”: The roles of envy toward and parasocial interaction with influencers in Instagram celebrity-based brand endorsement and social commerce. Journal of Retailing and Consumer Services, 55, 102121. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.102121 

Ki, C.-W., Cuevas, L. M., Chong, S. M., y Lim, H. (2020). Influencer marketing: Social media influencers as human brands attaching to followers and yielding positive marketing results by fulfilling needs. Journal of Retailing and Consumer Services, 55, 102133. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2020.102133

Kim, D. Y., y Kim, H.-Y. (2021). Trust me, trust me not: A nuanced view of influencer marketing on social media. Journal of Business Research, 134, 223-232. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.05.024

Kim, E. H. (2022). A systematic data analysis for attractiveness of social media influencers on information reliability and product attitude. Journal of System and Management Sciences, 12(1), 85-102. http://www.aasmr.org/jsms/Vol12/JSMS%20February%202022/Vol.12No.01.07.pdf  

Kim, H., y Park, M. (2023). Virtual influencers’ attractiveness effect on purchase intention: A moderated mediation model of the Product–Endorser fit with the brand. Computers in Human Behavior, 143, 107703. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.chb.2023.107703

Kim, M., y Baek, T. H. (2022). I’ll follow the fun: The extended investment model of social media influencers. Telematics and Informatics, 74, 101881. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.tele.2022.101881

Kim, Y.-C., Yoon, S.-G., y Bang, S.-Y. (2017). The effects of celebrity's traits on media engagement, advertising effect and purchasing intention in food service industry. Culinary Science & Hospitality Research, 23(7), 204-219.

Kosiba, J. P. B., Odoom, R., Boateng, H., Twum, K. K., y Abdul-Hamid, I. K. (2022). Examining students’ satisfaction with online learning during the Covid-19 pandemic - an extended UTAUT2 approach. Journal of Further and Higher Education, 46(7), 988-1005. https://doi.org/10.1080/0309877X.2022.2030687

Leaver, T., Highfield, T., y Abidin, C. (2020). Instagram: Visual social media cultures. John Wiley & Sons.

Li, Y., y Peng, Y. (2021). Influencer marketing: Purchase intention and its antecedents. Marketing Intelligence & Planning, 39(7), 960-978. https://doi.org/10.1108/MIP-04-2021-0104

Lim, X. J., Radzol, A. R, B, M., Cheah, J. H., y Wong, M. W. (2017). The impact of social media influencers on purchase intention and the mediation effect of customer attitude. Asian Journal of Business Research, 7(2), 19-36. https://doi.org/10.14707/ajbr.170035

Liu, Q. (2023). How beauty influencers on TikTok can affect the purchasing of cosmetics. SHS Web of Conferences, 165, 02022. https://doi.org/10.1051/shsconf/202316502022  

López, D., Dittmar, E. C., y Vargas, J. P. (2022). Nuevas estrategias publicitarias con influencers: Un examen multidisciplinar. Revista de Ciencias Sociales (Ve), XXVIII(4), 63-78. https://doi.org/10.31876/rcs.v28i4.39117

Lou, C., y Yuan, S. (2019). Influencer marketing: How message value and credibility affect consumer trust of branded content on social media. Journal of Interactive Advertising, 19(1), 58-73. https://doi.org/10.1080/15252019.2018.1533501

Mahy, P., Winarnita, M., y Herriman, N. (2022). Influencing the influencers: Regulating the morality of online conduct in Indonesia. Policy & Internet, 14(3), 574-596. https://doi.org/https://doi.org/10.1002/poi3.321  

Martín, D., Solano, M., Serrano, J. F., y Medina, M. (2021). Hábitos de consumo de moda a través de influencers en la Generación Z. Revista de Ciencias Sociales (Ve), XXVII(3), 55-71. https://doi.org/10.31876/rcs.v27i3.36756

Martínez-García, J. A., y Martínez-Caro, L. (2009). La validez discriminante como criterio de evaluación de escalas: ¿teoría o estadística? Universitas Psychologica, 8(1), 27-36. https://revistas.javeriana.edu.co/index.php/revPsycho/article/view/224  

Masuda, H., Han, S. H., y Lee, J. (2022). Impacts of influencer attributes on purchase intentions in social media influencer marketing: Mediating roles of characterizations. Technological Forecasting and Social Change, 174, 121246. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121246  

Méndez, C., y Rondón, M. A. (2012). Introducción al análisis factorial exploratorio. Revista Colombiana de Psiquiatría, 41(1), 197-207. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0034-7450(14)60077-9

Meske, C., Wilms, K., y Stieglitz, S. (2019). Enterprise social networks as digital infrastructures - understanding the utilitarian value of social media at the workplace. Information Systems Management, 36(4), 350-367. https://doi.org/10.1080/10580530.2019.1652448

Miranda, S., Trigo, I., Rodrigues, R., y Duarte, M. (2023). Addiction to social networking sites: Motivations, flow, and sense of belonging at the root of addiction. Technological Forecasting and Social Change, 188, 122280. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.122280

Pier, D. (2022). Digital influencers and beer-branding folk dancers: the class stratification of participatory marketing in Uganda. Globalizations, Latest Articles. https://doi.org/10.1080/14747731.2022.2135424

PrakashYadav, G., y Rai, J. (2017). The Generation Z and their social media usage: A review and a research outline. Global journal of enterprise information system, 9(2), 110-116. https://www.gjeis.com/index.php/GJEIS/article/view/222

Pretorius, C., McCashin, D., y Coyle, D. (2022). Mental health professionals as influencers on TikTok and Instagram: What role do they play in mental health literacy and help-seeking? Internet Interventions, 30, 100591. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.invent.2022.100591

Reinikainen, H., Kari, J. T., y Luoma-Aho, V. (2020). Generation z and organizational listening on social media. Media and Communication, 8(2), 185-196. https://doi.org/10.17645/mac.v8i2.2772

Saima, y Khan, M. A. (2020). Effect of social media influencer marketing on consumers’ purchase intention and the mediating role of credibility. Journal of Promotion Management, 27(4), 503-523. https://doi.org/10.1080/10496491.2020.1851847

Sharma, S. K., Govindaluri, S. M., Al-Muharrami, S., y Tarhini, A. (2017). A multi-analytical model for mobile banking adoption: A developing country perspective. Review of International Business and Strategy, 27(1), 133-148. https://doi.org/10.1108/RIBS-11-2016-0074

Taillon, B. J., Mueller, S. M., Kowalczyk, C. M., y Jones, D. N. (2020). Understanding the relationships between social media influencers and their followers: The moderating role of closeness. Journal of Product & Brand Management, 29(6), 767-782. https://doi.org/10.1108/JPBM-03-2019-2292

Thelwall, M., y Cash, S. (2021). Bullying discussions in UK female influencers’ YouTube comments. British Journal of Guidance & Counselling, 49(3), 480-493. https://doi.org/10.1080/03069885.2021.1901263

Tinoco-Egas, R., Juanatey-Boga, Ó., y Martínez-Fernández, V. A. (2019). Generación de emociones en la intención de compra. Revista de Ciencias Sociales (Ve), XXV(3), 218-229. https://produccioncientificaluz.org/index.php/rcs/article/view/27368

Vrontis, D., Makrides, A., Christofi, M., y Thrassou, A. (2021). Social media influencer marketing: A systematic review, integrative framework and future research agenda. International Journal of Consumer Studies, 45(4), 617-644. https://doi.org/10.1111/ijcs.12647

Wang, F., She, J., Ohyama, Y., Jiang, W., Min, G., Wang, G., y Wu, M. (2021). Maximizing positive influence in competitive social networks: A trust-based solution. Information Sciences, 546, 559-572. https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.002

 



* Doctor en Ciencias Sociales. Profesor en la categoría de Principal en la Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa, Arequipa, Perú. E-mail: ogutierrez@unsa.edu.pe ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6657-7529

 

** Doctora en Administración. Maestría en Administración de Negocios. MBA en Dirección y Gestión Empresarial. Especialidad en Gerencia Tributaria. Profesora Asociado de la Facultad de Administración en la Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa, Arequipa, Perú. E-mail: fticona@unsa.edu.pe ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5745-2575

 

*** Doctoranda en Administración y Educación en la Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa, Arequipa, Perú. Maestra en Educación Superior. Diseñadora Gráfica. E-mail: schicanah@unsa.edu.pe ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9676-1386

 

**** Doctoranda. Magister en Rehabilitación Oral. Docente en la Universidad Católica Santiago de Guayaquil, Guayaquil, Ecuador. E-mail: nelly.ampuero@cu.ucsg.edu.ec ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0101-9382

 

Recibido: 2023-06-09                · Aceptado: 2023-08-27