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Introducción
El voz a voz tradicional (WOM, sigla en inglés de Word Of Mouth) ha sido por muchos años un factor clave en la intención y decisión de compra de los clientes (Richins y Root-Shaffer, 1988), debido a que estos pueden compartir datos y opiniones acerca de productos, servicios y marcas (Hawkins et al., 2004). Gracias al advenimiento de las tecnologías de la información, se han ampliado las opciones de los consumidores para acceder a reseñas e interactuar con otros compradores, dando origen al eWOM (electronic Word Of Mouth) o voz a voz electrónico (Hennig-Thurau et al., 2004; Goldsmith y Horowitz, 2006), definido por Westbrook (1987) como aquellas comunicaciones de carácter informal entre consumidores, por medio de la tecnología, respecto al uso o las cualidades de bienes o servicios. Por su parte, Hennig-Thurau et al. (2004) lo describieron como “cualquier declaración positiva o negativa hecha por posibles, reales o anteriores clientes sobre un producto o empresa, que se pone a disposición de una multitud de personas e instituciones a través de Internet” (p. 39).
En este orden de ideas, el eWOM se enfoca en los usuarios de Internet, quienes comparten opiniones y experiencias acerca de productos y servicios en un contexto digital, dejando sus comentarios disponibles para la comunidad global (Bansal y Voyer, 2000) al incluir acciones declarativas en sitios web; por ejemplo, dar me gusta a una publicación, compartir contenido de la marca, puntuar un servicio o reaccionar ante mensajes publicitarios (Harrison-Walker, 2001; Liu, 2006). Igualmente, el eWOM puede estar presente en blogs, correos electrónicos, reseñas de usuarios, sitios web, foros y comunidades en línea de consumidores (Dwyer, 2007; Hung y Li, 2007; Phelps et al., 2004; Thorson y Rodgers, 2006). Cabe anotar que la mayoría de las investigaciones que abordan este eje temático señalan que al menos el 60 % de los consumidores confían en el voz a voz electrónico como una forma de comunicación antes de tomar decisiones de compra (Lee y Shin, 2014; Lenhart et al., 2010; Liu et al., 2018; Park y Kim, 2008).
Por otro lado, el comportamiento del eWOM en las plataformas web que recopilan reseñas u opiniones de los usuarios tiene una característica puntual: los internautas se articulan a una comunidad virtual gracias a una interacción constante, lo cual se traduce en un beneficio social, puesto que se puede suponer que los consumidores se comprometen a participar activamente (McWilliam, 2000; Oliver, 1999). Sin embargo, aunque son notables los beneficios que trae consigo el eWOM, gracias al bajo costo para acceder e intercambiar información y de este modo crear una dinámica en el mercado, es importante establecer que pueden existir desafíos producto del anonimato de los consumidores, pues es posible que algunos usuarios publiquen contenido engañoso y fuera de contexto de manera intencional (Dellarocas, 2003).
Alrededor del eWOM se han desarrollado algunas iniciativas que buscan, mediante la bibliometría, analizar la literatura disponible. Chan y Ngai (2011) conceptualizaron la actividad del eWOM desde el enfoque de entrada-proceso-salida (OPI, Oferta Pública Inicial), a partir de un análisis de literatura de 94 artículos obtenidos de diferentes bases de datos en línea, tales como: ABI/INFORM, Premier de Búsqueda Académica, Business Source Premier, Emerald Fulltext, Ingenta Journals y Science Direct. La investigación se limitó al periodo comprendido entre 2000 y 2009; donde sus hallazgos establecieron que el eWOM es un campo de estudio relativamente nuevo, en el que sus investigadores han formulado teorías con el fin de explicar el fenómeno de comunicación voz a voz electrónico.
Por su parte, Reyes-Menéndez et al. (2020) hicieron un análisis bibliométrico sobre el eWOM y el comportamiento de los consumidores en línea de turismo sostenible, consultando las siguientes bases de datos científicas para la revisión de la literatura: Scopus, PubMed, PsyINFO, Science Direct y Web of Science, de las cuales se extrajo un total de 124 artículos, que posteriormente fueron filtrados de manera que solo se incluyeron 14 estudios en el conjunto de datos final. Esta investigación contribuye a generar nuevos conocimientos acerca del comportamiento del consumidor y permite a las empresas adoptar estrategias sostenibles con la intención de incrementar la influencia del eWOM en la industria del turismo.
Aunque existen iniciativas enfocadas en la revisión de literatura acerca del eWOM, resulta importante ampliar el análisis, dado que son escasos los estudios que exploran corrientes de investigación derivadas de un mapeo de conocimiento o de redes bibliométricas de acoplamiento bibliográfico y coocurrencia de términos. Por tanto, el presente estudio propone amplificar los análisis existentes, incluyendo en la muestra todas aquellas investigaciones publicadas hasta enero de 2020, con el objetivo de valorar la actividad científica de la literatura del voz a voz electrónico, por medio de un análisis bibliométrico integral que incorpora herramientas de mapeo científico importantes.
Consecuentemente, la investigación se estructura en cinco secciones, partiendo de esta introducción. En segundo lugar, se establece la metodología, conformada por los diferentes instrumentos empleados para llevar a cabo la revisión de literatura, la base de datos y la ecuación de búsqueda escogida. En tercer lugar, se encuentran los resultados que evidencian el análisis y la evaluación de la literatura existente, así como las principales áreas de investigación en el campo. En cuarto lugar, se definen las conclusiones del estudio. Finalmente, la quinta sección está compuesta por la agenda futura de investigación, en la que se presentan temas de interés para elaborar estudios complementarios en el área del eWOM.
Metodología
En esta investigación se utiliza la bibliometría como herramienta cuantitativa de revisión de la literatura. De acuerdo con Araújo (2006), la bibliometría incluye técnicas estadísticas y matemáticas para realizar un análisis cuantitativo de los datos. Para López (1972) y Spinak (1996), ese análisis cuantitativo es aplicado tanto en la producción como en el consumo de la información científica. Asimismo, se requiere de una gran cantidad de datos bibliográficos, los cuales son obtenidos de bases de datos que permiten extraer registros sobre revistas científicas, autores, publicaciones, resúmenes, países con producción científica, palabras clave, citas, entre otros aspectos (Ardanuy, 2012). Adicionalmente, es importante destacar que, para ejecutar un análisis bibliométrico, se usaron indicadores que determinan el desempeño, el rendimiento o la calidad de la investigación (Wallin, 2005).
Según Solano et al. (2009), dentro de los indicadores bibliométricos se destacan: la productividad de las publicaciones y el análisis de la producción con base en la temática y el número de citas por documento, los cuales conforman los indicadores de cantidad. Por otra parte, está el índice de impacto, que permite evaluar la calidad o deficiencia de la actividad científica. De igual manera, en el análisis bibliométrico se visualiza la información obtenida en las bases de datos a través de redes bibliométricas o indicadores estructurales que hacen posible establecer conexiones entre publicaciones (Cadavid et al., 2012).
En la Figura 1, se presenta el proceso metodológico de la investigación, el cual consta de cinco fases: selección de la unidad de análisis, definición del marco temporal del estudio, recolección de los datos, procesamiento de los datos y análisis descriptivo de los resultados.
Nota. Tomado de “Dos décadas de investigación en electronic word-of-mouth: un análisis bibliométrico”, por Rodríguez et al., 2020, Revista Científica Pensamiento y Gestión, (48), p. 258 (https://bit.ly/3Nt5uPV).
Figura 1 Procedimiento metodológico
Enseguida, se describen las fases del proceso metodológico de la investigación.
Selección base de datos
Los análisis bibliométricos se encuentran limitados por la información que está disponible (Rueda et al., 2007), así que es de gran importancia escoger fuentes confiables para llevar a cabo cada una de las etapas del estudio bibliométrico (León et al., 2006). Teniendo esto en cuenta, para la presente investigación se eligió la base de datos Scopus, dado que es usada con frecuencia en revisiones de literatura, incluyendo las de tipo sistematizado (Hall, 2011). Además, esta base de datos agrupa un gran número de investigaciones provenientes de fuentes de alta calidad (Cañedo et al., 2010).
Definición tesauros de búsqueda
Este estudio bibliométrico determinó como tesauros de búsqueda los siguientes: “eWOM”, “e-WOM”, “Electronic Word of Mouth” y “Electronic-word-of-mouth”, de manera no excluyente. La búsqueda se realizó en títulos, resúmenes y palabras clave de publicaciones, no simultáneamente, por lo que se procuró que la terminología estuviera presente en por lo menos uno de estos campos. No se eligió un periodo de tiempo para el análisis, debido a que el objetivo consistió en explorar toda la literatura científica sobre eWOM disponible en Scopus hasta enero de 2020. Los resultados se refinaron por área del conocimiento, escogiendo negocios, ciencias de la computación y ciencias sociales, puesto que el fenómeno del eWOM ha tenido un amplio desarrollo en estos campos científicos; además, se buscó excluir áreas del conocimiento que no están directamente relacionadas con el mundo empresarial. A continuación, se enuncia la ecuación de búsqueda empleada: (TITLE-ABS-KEY (“eWOM” OR “e-WOM” AND “Electronic Word of Mouth” OR “Electronic-word-of-mouth”)) AND (LIMIT-TO (SUBJAREA, “BUSI”) OR LIMIT-TO (SUBJAREA, “COMP”) OR LIMIT-TO (SUBJAREA, “SOCI”)). Al finalizar, se obtuvieron 841 artículos científicos.
Análisis de la información
Los datos obtenidos en la fase anterior fueron analizados a través de figuras y tablas. Por su parte, las redes bibliométricas se generaron a partir de VOSviewer, un programa informático que permite crear, visualizar y explorar mapas que establecen relaciones entre publicaciones, autores, términos clave, países, entre otros (Van Eck y Waltman, 2010). De esta forma, fue posible alcanzar los resultados generales de la investigación, que van desde un análisis bibliométrico inicial hasta la visualización de la información en VOSviewer. Por último, se plantearon las futuras líneas de estudio mediante una revisión de literatura de los documentos más recientes que abordan el objeto de análisis.
Resultados
En esta sección se presentan los resultados del estudio bibliométrico; puntualmente, se exhiben los indicadores: evolución de la producción científica, principales revistas en el campo, producción por países, trabajos más citados y temas clave de estudio. De igual modo, se visualiza la literatura a través de VOSviewer, el cual arroja la red de acoplamiento bibliográfico y la red de coocurrencia de términos, permitiendo identificar las principales áreas de investigación relacionadas con el eWOM.
Evolución de la producción científica
Se ha evidenciado que la producción científica en el contexto del eWOM ha presentado un crecimiento en los últimos años, llegando a un total de 841 publicaciones (2003-2018). La primera publicación que se realizó sobre el tema fue llevada a cabo por Hennig-Thurau y Walsh (2003), bajo el título “Electronic word-of-mouth: motives for and consequences of reading customer articulations on the Internet”, en donde se observa que uno de los motivos por los cuales los consumidores tienen en cuenta las opiniones en línea de otros clientes es el ahorro de tiempo y una mayor facilidad en la toma de decisiones. En la Figura 2, se observa que, en el año 2018, se logró la mayor producción científica sobre el tema, determinando de esta manera el gran interés de los investigadores por este campo.
Revistas más productivas y factor de impacto
En la Tabla 1, se incluyen las diez revistas con mayor producción científica. Por un lado, Computers in Human Behavior (Reino Unido) es la que presenta más estudios en el campo, con 35 publicaciones, seguida de Internet Research (Canadá), con 25 publicaciones. Es importante destacar la calidad científica de las revistas al contar las diez con una clasificación SJR-Q1 y a la vez representar el 23 % de las publicaciones totales sobre el tema. Por otro lado, las dos revistas con mayor número de artículos publican investigaciones tanto en las áreas de computación y psicología como en management, desde una perspectiva computacional.
Tabla 1 Revistas con mayor producción en el campo del eWOM
| Revista | SJR | Documentos |
|---|---|---|
| Computers in Human Behavior | Q1 | 35 |
| Internet Research | Q1 | 25 |
| International Journal of Electronic Commerce | Q1 | 20 |
| Journal of Business Research | Q1 | 20 |
| International Journal of Advertising | Q1 | 18 |
| International Journal of Hospitality Management | Q1 | 18 |
| Decision Support Systems | Q1 | 17 |
| International Journal of Contemporary Hospitality Management | Q1 | 17 |
| Tourism Management | Q1 | 16 |
| Journal of Interactive Marketing | Q1 | 14 |
Países más productivos
Con respecto a la producción científica por países, en la Tabla 2 se observa que los tres países con el mayor número de publicaciones son: Estados Unidos, Taiwán y España, llegando a publicar el 50 % de los artículos sobre eWOM. Por otro lado, en América Latina los países con producción científica en este tema son cinco: Chile, Brasil, Colombia, México y Ecuador, con un total de doce publicaciones.
Tabla 2 Producción en el campo del eWOM por países
| País | Artículos | País | Artículos | País | Artículos |
|---|---|---|---|---|---|
| Estados Unidos | 258 | Israel | 8 | Macao | 2 |
| Taiwán | 85 | Nueva Zelanda | 8 | México | 2 |
| España | 74 | Singapur | 8 | Nigeria | 2 |
| Corea del Sur | 73 | Sudáfrica | 8 | Omán | 2 |
| China | 70 | Tailandia | 7 | Polonia | 2 |
| Reino Unido | 60 | Bélgica | 6 | Catar | 2 |
| Malasia | 38 | Pakistán | 6 | Túnez | 2 |
| Hong Kong | 36 | Suiza | 6 | Chipre | 1 |
| Alemania | 35 | Grecia | 5 | Ecuador | 1 |
| India | 35 | Noruega | 5 | Ghana | 1 |
| Australia | 31 | Arabia Saudita | 5 | Guam | 1 |
| Países Bajos | 24 | Austria | 4 | Japón | 1 |
| Canadá | 23 | Chile | 4 | Kazajistán | 1 |
| Indonesia | 23 | Irlanda | 4 | Kuwait | 1 |
| Francia | 18 | Jordán | 4 | Marruecos | 1 |
| Portugal | 17 | Suecia | 4 | Rumania | 1 |
| Italia | 13 | Bangladés | 3 | Tanzania | 1 |
| Turquía | 13 | Brasil | 3 | Vietnam | 1 |
| Irán | 11 | Emiratos Árabes Unidos | 3 | Zimbabue | 1 |
| Finlandia | 10 | Colombia | 2 | ||
| Dinamarca | 8 | República Checa | 2 |
Documentos más citados
En la Tabla 3 se incluyen los diez artículos sobre eWOM más citados con sus respectivos autores; se observa que el primero cuenta con un total de 2011 citaciones.
Tabla 3 Artículos con mayor número de citas
| Documento | Año | Autores | Citas |
|---|---|---|---|
| “Electronic word-of-mouth via consumer-opinion platforms: What motivates consumers to articulate themselves on the Internet?” | 2004 | Hennig-Thurau et al. | 2011 |
| “Twitter power: Tweets as electronic word of mouth” | 2009 | Jansen et al. | 1161 |
| “Electronic word-of-mouth in hospitality and tourism management” | 2008 | Litvin et al. | 1054 |
| “The effect of on-line consumer reviews on consumer purchasing intention: The moderating role of involvement” | 2007 | Park et al. | 768 |
| “Determinants of consumer engagement in electronic Word-Of-Mouth (eWOM) in social networking sites” | 2011 | Chu y Kim | 694 |
| “Tried and tested: The impact of online hotel reviews on consumer consideration” | 2009 | Vermeulen y Seegers | 551 |
| “The impact of online reviews on hotel booking intentions and perception of trust” | 2011 | Sparks y Browning | 543 |
| “The impact of new media on customer relationships” | 2010 | Hennig-Thurau et al. | 542 |
| “Why are you telling me this? An examination into negative consumer reviews on the Web” | 2007 | Sen y Lerman | 497 |
| “The impact of electronic word-of-mouth: The adoption of online opinions in online customer communities” | 2008 | Cheung et al. | 489 |
A partir de los datos expuestos hasta el momento, se aprecia que tanto en Web of Science como en Scopus la publicación de Hennig-Thurau et al. (2004) ocupa el primer puesto con respecto al número de citas. Los autores de dicho estudio desarrollaron una tipología que articula al consumidor en línea; para ello emplearon una muestra de 2000 consumidores, logrando identificar los principales factores que repercuten en el comportamiento del eWOM, tales como el deseo de los compradores por interactuar en redes sociales, los incentivos económicos, la preocupación por otros usuarios y la mejora de su autoestima.
En segundo lugar, se encuentra la investigación de Jansen et al. (2009), la cual abarca el microblogueo como una forma eWOM para compartir las opiniones de los consumidores respecto a marcas, siendo una herramienta en línea de comunicación entre clientes y compañías.
El tercer puesto lo ocupa el estudio de Litvin et al. (2008), quienes describieron la influencia interpersonal en el eWOM como un medio que permite comercializar el turismo. De igual modo, los autores analizaron los desafíos tecnológicos que debe afrontar el marketing tradicional.
El cuarto documento, de Park et al. (2007), se enfocó en examinar la manera en que las reseñas de los consumidores inciden en la decisión de compra. Para ello, los investigadores usaron un modelo de probabilidad que permitió establecer que las opiniones en línea tienen un efecto positivo en la intención de compra de los usuarios.
En el quinto lugar se encuentra la investigación de Chu y Kim (2011), los cuales examinaron cómo los factores de las relaciones sociales se entrelazan con el eWOM, evidenciándose que aspectos como la confianza, la influencia normativa e informativa y la fuerza del vínculo tienen un efecto positivo sobre el eWOM, mientras que la homofilia (la relación entre consumidores con características similares) ocasiona un efecto contrario.
La sexta publicación, de Vermeulen y Seegers (2009), examinó el impacto que tienen las reseñas en línea acerca de hoteles en la elección del consumidor, por lo que los autores tuvieron en cuenta las opiniones positivas y negativas, el nivel de reconocimiento de los hoteles y la experiencia de los revisores. El estudio concluyó que las reseñas, buenas o malas, incrementan la conciencia de compra de los consumidores.
En el séptimo lugar, se encuentra la investigación de Sparks y Browning (2011), quienes analizaron el impacto del contenido generado por los usuarios, la polaridad de reseñas de hoteles y el encuadre de estas sobre la percepción de la confianza y elección del consumidor, logrando concluir que los usuarios confían en información fácil de procesar cuando califican un hotel.
El octavo documento, de Hennig-Thurau et al. (2010), estableció el efecto que producen los medios de comunicación digitales en las relaciones con los clientes e identificó los desafíos y las oportunidades que presentan estos medios para las empresas respecto al comportamiento del consumidor y su uso para interactuar con este.
En el noveno lugar se encuentra el estudio de Sen y Lerman (2007), autores que investigaron el efecto negativo en las revisiones de los consumidores de eWOM en productos utilitarios y hedónicos, al tiempo que indagaron sobre la incidencia de las atribuciones de los usuarios, llegando a concluir que el tipo de producto modera la polaridad de las reseñas, por lo que en productos hedónicos existirán reseñas negativas que no se enfocan en el producto como tal, mientras que si es utilitario, los comentarios se centrarán en el producto en sí.
Finalmente, en el décimo puesto está la publicación de Cheung et al. (2008), cuyo objetivo fue analizar hasta qué punto los sitios web de opinión o reseñas están dispuestos a aceptar a los consumidores en línea y cuáles factores promueven esa adopción.
Redes bibliométricas
La visualización de los datos se generó a partir de VOSviewer, un programa informático que permite crear, visibilizar y explorar mapas o redes bibliométricas de artículos, revistas, organizaciones, países o palabras clave (Van Eck et al., 2010). De igual forma, los elementos en estas redes se pueden conectar por coautoría, acoplamiento bibliográfico, cocitación o coocurrencia (Van Eck y Waltman, 2019). Considerando las características del programa, en esta investigación se establecen dos tipos de redes: red de acoplamiento bibliográfico por artículos y red de coocurrencia de términos.
Red bibliométrica de acoplamiento bibliográfico
En la Figura 3 es posible identificar los trece artículos más citados en el campo del eWOM, como también las diferentes relaciones o redes que se generan entre estos, lo que permite la conformación de seis grupos, cada uno correspondiente a un color diferente. Es importante mencionar que cada artículo ha sido referenciado por lo 444 veces. Igualmente, es preciso destacar que los artículos más extensos son los que representan el mayor número de citas.
Por su parte, la red de acoplamiento bibliográfico permite definir la semejanza entre documentos; estos son agrupados en clústeres. A continuación, en la Tabla 4 se expone de manera detallada la conformación de cada uno de los clústeres que integran la red.
Tabla 4 Clústeres de la red de acoplamiento bibliográfico por documento
| Trece documentos (tres clústeres) | ||
|---|---|---|
| Clúster 1 (cinco documentos) | Clúster 2 (cuatro documentos) | Clúster 3 (cuatro documentos) |
| Chu y Kim (2011) | Hennig-Thurau et al. (2010) | Cheung et al. (2008) |
| Gruen et al. (2006) | Sen y Lerman (2007) | Cheung et al. (2009) |
| Jansen et al. (2009) | Sparks y Browning (2011) | Hennig-Thurau et al. (2004) |
| Litvin et al. (2008) | Vermeulen y Seegers (2009) | Park et al. (2007) |
| Phelps et al. (2004) | ||
Cada clúster posee unas temáticas específicas, las cuales se describen enseguida:
Las redes sociales se constituyen como el tema central abordado por los autores que integran este clúster. Teóricos como Chu y Kim (2011) han determinado que las redes sociales son únicas entre otros medios, pues permiten que los usuarios proporcionen y busquen asesoramiento informal con respecto a productos y servicios, en donde se examinan principalmente tres aspectos: búsqueda de opinión, opinión y aprobación de opinión. Por su parte, Jansen et al. (2009) establecieron el microblogueo (Twitter) como una herramienta en línea para las comunicaciones de boca en boca de los clientes, siendo una estrategia utilizada por las compañías para monitorear las discusiones de las comunidades de marca. Por otro lado, se han realizado investigaciones en el sector turístico al respecto, con el fin de aprovechar el poder de los medios de comunicación para mejorar la toma de decisiones de los consumidores a través de líderes de opinión (Litvin et al., 2008).
Los autores incluidos en este clúster abarcan las reseñas o revisiones en línea de productos y servicios como tema común, las cuales son aquellos comentarios hechos por clientes para recomendar o no su compra (Sen y Lerman, 2007). El Internet se ha convertido en una fuente de información importante en el sector turístico, lo que aumenta la necesidad de los teóricos de investigar sobre el eWOM. Las revisiones o reseñas de los hoteles en línea son beneficiosas para la industria, en cuanto funcionan como un estímulo de elección, pues las críticas positivas tienen un mayor impacto en el comportamiento del consumidor que los comentarios negativos, los cuales no ocasionan mayores daños. También, las revisiones o reseñas favorecen a la industria al conducir hacia una competencia de precios menos intensiva (Vermeulen y Seegers, 2009). Por otro lado, Sparks y Browning (2011) determinaron que las intenciones de reservar y confiar en el hotel son más altas cuando las revisiones en línea son valoradas positivamente.
Cabe resaltar que la relevancia de la crítica varía de acuerdo con el tipo de producto que se evalúa, por lo que Sen y Lerman (2007) los clasificaron entre utilitarios (teléfonos, cámaras, computadoras) y hedónicos (música, libros, arte, películas), identificando que el uso de revisiones por parte de los consumidores para una decisión de compra es más probable para los productos utilitarios, otorgando especial importancia en este caso a los comentarios negativos. Sucede lo contrario con los productos hedónicos, pues para su adquisición, los clientes tienen en cuenta más las críticas positivas que las negativas.
Las investigaciones elaboradas por los autores que conforman este clúster abarcan el tema de las opiniones en línea de los consumidores, a través de diferentes plataformas web como epinions.com. Por un lado, Hennig-Thurau et al. (2004) propusieron los cuatro motivos por los que un usuario publica su experiencia como consumidor: beneficios sociales, incentivos económicos, preocupación por los demás y superación personal. Por otra parte, Cheung et al. (2008) identificaron las razones detrás de la adopción de las opiniones en línea, dentro de las cuales se encuentran: utilidad, relevancia y precisión de la información, como también, confiabilidad, credibilidad y experiencia de la fuente. Además, Cheung et al. (2009) desarrollaron un estudio donde se evaluó la credibilidad de las recomendaciones del consumidor en línea, siendo un motivo determinante e influyente durante la comunicación eWOM; también, se considera como un indicador que los usuarios o lectores utilizan para valorar el comentario y aumentar la confianza en la revisión, especialmente aquellos que tienen un menor nivel de participación en la plataforma, debido a que por estar menos involucrados en el tema, confían en las opiniones consistentes.
Red bibliométrica de coocurrencia de términos
La red bibliométrica de coocurrencia de términos se desarrolló con un total de 841 artículos recuperados en la base de datos de Scopus. Al realizar la lectura de las relaciones de términos por clúster, es posible evidenciar cuatro grupos, cada uno correspondiente a un color (Figura 4). Las palabras que mayor ocurrencia presentan son eWOM, electronic word, mouth, consumer e intention.
A continuación, en la Tabla 5, se presentan los términos de mayor ocurrencia con respecto a la red bibliométrica generada en VOSviewer.
Tabla 5 Términos de mayor ocurrencia
| Núm. | Término(s) | Frecuencia |
|---|---|---|
| 1 | eWOM | 968 |
| 2 | Boca/voz | 847 |
| 3 | Palabra electrónica | 770 |
| 4 | Consumidor | 703 |
| 5 | Intención | 577 |
| 6 | Influencia | 426 |
| 7 | Producto | 411 |
| 8 | Relación | 379 |
| 9 | Actitud | 349 |
| 10 | Calidad | 307 |
De acuerdo con la Tabla 5, el término con mayor número de ocurrencia es eWOM, seguido de mouth (boca) y electronic word (palabra electrónica), los cuales están presentes en el 100 % de los artículos, como se describe en la Tabla 6, al ser pare del tema central de la búsqueda. Asimismo, el término consumidor tiene mayor frecuencia, debido a que es el actor principal para generar o adoptar el eWOM. Por otro lado, el voz a voz electrónico tiene un impacto positivo con respecto a la intención de compra e implica un intercambio de información entre diferentes medios, como las redes sociales y plataformas web.
Tabla 6 Frecuencia de aparición de los términos
| Frecuencia | Términos |
|---|---|
| Absoluta: los términos aparecen en el 100 % de los textos explorados | eWOM, boca a boca electrónico |
| Muy alta: los términos aparecen entre el 20 % y el 35 % de los artículos examinados | Red social, medios de comunicación social |
| Alta: los términos aparecen entre el 10 % y el 20 % de los artículos examinados | Revisiones en línea, redes sociales |
| Moderada: los términos aparecen entre el 5 % y el 10 % de los artículos | Internet, intención de compra, ventas, comercio electrónico, marketing |
| Baja: los términos aparecen en menos del 5 % de los artículos examinados | Comportamiento del consumidor, toma de decisiones, hoteles, motivación, comunicación, Facebook, mercadeo viral, China, turismo, TripAdvisor, análisis de los sentimientos, contenido generado por el usuario, investigación conductual, satisfacción del cliente, entre otros |
Conclusiones
En este artículo se exploró toda la literatura científica sobre eWOM disponible en Scopus hasta enero de 2020, evidenciando que este campo de estudio ha presentado un crecimiento progresivo en los últimos años. El análisis bibliométrico evaluó las diez revistas más productivas con su respectivo factor de impacto, las cuales se encuentran ubicadas en la clasificación Q1, demostrando de esta forma el alto impacto de las investigaciones. Además, se estableció que Estados Unidos es el país líder y pionero en estudios sobre eWOM, con un total de 258 publicaciones. En relación con países latinoamericanos, se encuentran Chile, Brasil, Colombia, México y Ecuador con una baja producción científica, por lo cual resulta importante que investigadores de estos países exploren el campo de estudio en cuestión.
Por otro lado, fue posible identificar tres investigaciones que sirven como referente base para el desarrollo de futuros estudios en este campo: primero, “Electronic word-of-mouth via consumer-opinion platforms: What motivates consumers to articulate themselves on the Internet?” (Hennig-Thurau et al., 2004); segundo, “Twitter power: Tweets as electronic word of mouth” (Jansen et al., 2009); y tercero, “Electronic word-of-mouth in hospitality and tourism management” (Litvin et al., 2008). Cabe resaltar que estos acercamientos se enfocan en estudiar el fenómeno del eWOM desde una estrategia corporativa y en analizar sus antecedentes, consecuencias y características principales.
A través de la red bibliométrica de acoplamiento bibliográfico se determinaron tres áreas principales de investigación en eWOM: en primero lugar, redes sociales; segundo, reseñas en línea; y en tercer lugar, opiniones en línea. Con respecto al primer tema, es pertinente mencionar que las redes sociales son la principal fuente de información para revisar declaraciones positivas o negativas de los clientes (influenciadores sociales), como también son el medio predilecto por las organizaciones para generar confianza y engagement en su público objetivo.
Para finalizar, mediante la red de coocurrencia de términos, se determinaron aquellos conceptos que hacen parte del centro de atención de las investigaciones en eWOM, tales como boca a boca electrónico, boca/voz, palabra electrónica, consumidor, intención, influencia, producto, relación, actitud y calidad. Igualmente, se identificaron algunos temas marginales de estudio, como lo son: imagen de marca, credibilidad de la fuente (consecuencia del eWOM), valencia (variable del eWOM asociada a la polaridad de los comentarios) y satisfacción. Es preciso mencionar que el término Twitter aparece en el mapa, siendo la única red social presente, lo que indica un alto número de investigaciones relacionadas con este servicio de microblogueo, dada su solidez y crecimiento sustancial en los últimos años.
Discusión y futuras líneas de investigación
La evolución del eWOM lo ha convertido en una temática de gran importancia que se abarca desde diversos enfoques. Dentro de las futuras líneas de investigación, Babić et al. (2020) propuso llevar a cabo estudios en donde se explore si los consumidores que se encuentran más satisfechos con el producto elegido recurren previamente a reseñas que brinden información útil sobre este y de igual modo, con los que se valide la siguiente hipótesis: la confianza en el eWOM por parte de los consumidores conduce a una mayor satisfacción con el producto y menos devoluciones.
Al mismo tiempo, Al-Natour y Turetken (2020) sugirieron que se profundice en cómo la implementación del análisis de sentimiento repercute en la toma de decisiones del consumidor, haciendo énfasis en si se mejora la confianza y la calidad de las decisiones en diversos contextos. De igual manera, los autores plantearon que se ejecuten futuros estudios que analicen si los usuarios consumen habitualmente el contenido de reseñas de productos o servicios al momento de efectuar una compra.
Por otra parte, se identificaron otras brechas de investigación: la primera enfocada en los aspectos negativos del eWOM y la forma en que esto incide en la actitud de los consumidores hacia la responsabilidad social empresarial (RSE). En segundo lugar, examinar el impacto que ocasionan los sistemas económicos y la interferencia política de los consumidores en respuesta a la RSE en las redes sociales, a través de factores -como la confianza- que se pueden incluir en el modelo de investigación para evaluar su relación con la intención y el comportamiento del eWOM (Chu et al., 2020).
Por último, otra brecha de investigación planteada es analizar las causas, los factores o las diferentes motivaciones para que los consumidores generen declaraciones positivas o negativas, o no las den (Nam et al., 2020).
