Satisfacción y lealtad hacia un sitio Web: el efecto moderador del

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Satisfacción y lealtad hacia
un sitio Web: el efecto moderador
del riesgo percibido 1
Currás-Pérez2,3, R. y Sánchez-García2, I., 2012, “Satisfacción y lealtad hacia un sitio Web: el
efecto moderador del riesgo percibido”. EsicMarket, Vol. 141, pp. 209-234.
Resumen
Se ha asumido por parte de académicos y prácticos que una mejora de la
satisfacción del consumidor con su experiencia de compra en un sitio Web
incrementará su lealtad hacia el mismo. Sin embargo, el presente trabajo
pone en evidencia que esta relación es más compleja de lo que parecía en un
principio dado que las relaciones anteriores se hallan moderadas por el riesgo percibido del consumidor. De este modo, el estudio empírico realizado
en el ámbito de la venta online de billetes de avión muestra que la satisfacción ejerce una influencia más fuerte en la intención de compra en aquellos
individuos que perciben un mayor riesgo asociado a la compra en una Web
que en los que perciben un bajo riesgo. Por el contrario, el efecto de la satisfacción sobre el compromiso es más débil en aquellos consumidores que
poseen una mayor percepción de riesgo, llegando a ser incluso no significativo. Por último, la satisfacción con la Web lleva a recomendarla a otras
personas independientemente del nivel de riesgo percibido.
Palabras clave: Satisfacción; lealtad; riesgo percibido; efectos moderadores; marketing online.
Código JEL: M31.
Rafael Currás-Pérez e Isabel Sánchez-García
Universidad de Valencia
enero · abril 2012 · esic market
(1) El presente artículo
fue galardonado con el
Premio ESIC a la
Investigación en
Marketing a la mejor
ponencia de esta área
de conocimiento
presentada en el XXV
Congreso Anual de
AEDEM
(2) Los autores
agradecen la
financiación concedida
a este trabajo por la
Consellería de
Educación de la
Generalitat Valenciana
(Proyecto
GV/2010/069).
(3) Departamento de
Comercialización e
Investigación de
Mercados, Facultad de
Economía, Universidad
de Valencia.
rafael.curras-perez@uv.es
isabel.sanchez@uv.es
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satisfacción y lealtad hacia un sitio web: el efecto moderador
del riesgo percibido
Introducción
La satisfacción se ha considerado tradicionalmente un importante determinante de la lealtad del cliente en entornos offline, extendiéndose también
esta creencia al ámbito del marketing online (Shankar et al., 2003). Por
tanto, se asume que aquellos clientes que se sientan más satisfechos con
una página Web presentarán una mayor predisposición a adquirir o seguir
adquiriendo productos en la misma y a recomendarla a otras personas,
incrementándose también su compromiso con dicha página Web. No obstante, esta relación entre satisfacción y lealtad ha sido cuestionada por
varios investigadores (Johnson et al., 2008; Oliver, 1999). De este modo,
no siempre una mayor satisfacción se plasma en una mejora de la lealtad
del cliente. Esto puede deberse a varios factores como: (i) la necesidad de
considerar otros antecedentes de la lealtad que podrían ejercer una mayor
influencia que la propia satisfacción bajo determinadas circunstancias,
como la percepción del atractivo de las alternativas o la propensión del
consumidor a buscar variedad en sus compras; (ii) la forma en la que se ha
definido y medido la lealtad en los distintos estudios (únicamente el componente comportamental o también el actitudinal); (iii) la posible influencia de factores moderadores en la relación entre satisfacción y lealtad. A
este respecto, Ranaweera et al. (2005) señalan que, para conocer con
mayor profundidad el comportamiento del consumidor online, es necesario analizar el efecto moderador de distintas características del mismo.
Entre dichas características los autores incluyen la percepción de riesgo
dado que su efecto moderador en los antecedentes que conducen a la lealtad online ha recibido escasa o nula atención en la literatura.
Por todo lo dicho anteriormente en el presente trabajo se persigue analizar el efecto moderador del riesgo percibido en la relación entre la satisfacción con una página Web y la lealtad del consumidor. La lealtad se recoge tanto a través de su dimensión comportamental (intención de compra)
como actitudinal (intención de recomendación y compromiso con la Web).
Con tal fin, se ha realizado un estudio empírico con una muestra de 562
usuarios de Webs de venta de billetes de avión. Según la revisión de la literatura realizada, se espera que el efecto de la satisfacción con una Web en
la intención de compra, el compromiso y la comunicación boca-oído posi-
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tiva sea mayor en el caso de consumidores que perciben un menor riesgo
en la compra en dicho sitio Web, como se debate más extensamente en el
marco conceptual.
El trabajo se estructura de la siguiente manera: en primer lugar se aborda el marco conceptual, en el que se justifican tanto las hipótesis relativas
a las relaciones directas como las asociadas al efecto moderador del riesgo
percibido. En segundo lugar, se describe la metodología utilizada en el
estudio empírico, para pasar a continuación a analizar y discutir los principales resultados alcanzados. Finalmente se presentan las conclusiones,
implicaciones de gestión y futuras líneas de investigación.
1. Marco conceptual e hipótesis
1.1. Satisfacción y Lealtad online
En el contexto de los entornos virtuales la satisfacción global se define
como el agrado del consumidor respecto a su experiencia previa de compra a través de Internet (Anderson y Srinivasan, 2003). Estos mismos autores definen la lealtad como la actitud favorable del consumidor hacia el uso
de Internet como canal de compra que da lugar a un comportamiento de
repetición de compra. Mientras que la satisfacción puede ser considerada
una medida unidimensional o global (Garbarino y Johnson, 1999; Homburg y Giering, 2001), la lealtad debe ser considerada una medida multidimensional (Barroso y Martín, 1999), ya que posee tanto una dimensión
conativa como afectiva o actitudinal (Barroso y Martín, 1999; Engel et al.,
1982; Keller, 1993; Oliver, 1999). Según Ranaweera et al. (2005), a la hora
de analizar la lealtad en entornos virtuales es necesario incorporar tanto
los componentes comportamentales (intención de compra) como actitudinales (compromiso y comunicación boca-oído). Éste es el enfoque que se
ha seguido en este trabajo.
Centrándonos en la relación entre satisfacción e intención de compra,
se ha demostrado ampliamente en la literatura de marketing que una satisfacción más elevada con una organización o proveedor refuerza la intención del consumidor de volver a adquirir productos o servicios de dicho
proveedor. En el contexto de compras online también se ha ofrecido
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amplia evidencia empírica acerca de esta relación (Ranaweera et al., 2008;
Yen y Gwinner, 2003). Algunos estudios realizados en este ámbito han evidenciado que la intención de continuar con el uso/compra de un servicio
viene determinada por la satisfacción con las experiencias anteriores (Bhattacherjee, 2001). De ese modo, si el internauta ve cumplida sus expectativas, eso se traducirá en un comportamiento de repetición de uso/compra
(Anderson y Srinivasan, 2003). Teniendo presente lo anterior, planteamos:
H1: Cuanto mayor sea la satisfacción del consumidor con su experiencia
de compra en un sitio Web, mayor será su intención futura de seguir
comprando en dicha Web.
El compromiso es uno de los conceptos centrales del paradigma de marketing relacional (Berry y Parasuraman, 1991; Dwyer et al., 1987; Wetzels
et al., 2000; Iniesta y Sánchez, 2002), siendo para algunos autores una de
las dimensiones actitudinales de la lealtad (Shankar et al., 2003).
Morgan y Hunt (1994) lo definen como “la creencia de que la relación
con el socio de un intercambio es suficientemente importante como para
hacer el máximo esfuerzo por mantenerla”. Los autores reconocen que su
definición es muy similar a la propuesta por Moorman et al. (1992):
“deseo duradero de mantener una relación que se considera valiosa”.
Otras definiciones serían “una promesa implícita o explícita de continuidad de la relación entre los socios de un intercambio” (Dwyer et al., 1987)
o “vínculo psicológico hacia una organización” (Gruñe et al., 2000). Por
tanto, de forma general, el compromiso del cliente puede definirse como
una actitud que refleja el deseo de mantener una relación que se considera
beneficiosa o que proporciona valor, dedicando el esfuerzo necesario a
mantenerla, y que se nutre de valores compartidos (Anderson y Weitz,
1992; Moorman et al., 1992; Morgan y Hunt, 1994).
El compromiso afectivo hace referencia a un vínculo emocional, un
sentimiento de identificación y una implicación con la organización, que
conduce a un deseo de mantener la relación (Bendapudi y Berry, 1997;
Meyer y Allen, 1997; Meyer y Smith, 2000; Pritchard et al., 1999). Existen evidencias de que la confianza (Garbarino y Johnson, 1999; Gilliland
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y Bello, 2002; Morgan y Hunt, 1994) y la satisfacción (Garbarino y Johnson, 1999; Henning-Thurau et al., 2002) son factores que pueden influir
en el compromiso afectivo, que es en el que nos centramos en el presente
trabajo.
De las investigaciones de Abdul-Muhmin (2005), Bansal et al. (2004) y
Johnson et al. (2001) se concluye que la mayor satisfacción con el vendedor incrementa considerablemente el compromiso del consumidor hacia su
empresa. Sin embargo, algunos trabajos provenientes del área de marketing de servicios han hallado que la satisfacción ejerce una influencia débil
sobre el compromiso afectivo (Bansal et al., 2004; Bettencourt, 1997). En
el contexto electrónico, también se evidencia la existencia de un efecto
directo de la satisfacción sobre el compromiso (Bauer et al., 2002). De este
modo, se propone que:
H2: Cuanto mayor sea la satisfacción del consumidor con su experiencia
de compra en un sitio Web mayor será su compromiso hacia dicha
Web.
La satisfacción del consumidor no sólo genera repetición de compra
sino también una comunicación boca-oído positiva, lo que refuerza todavía más la lealtad del consumidor hacia el producto/empresa (Anderson y
Sullivan, 1993; Bolton y Lemon, 1999).
Algunos autores consideran la comunicación boca-oído como una
intención de comportamiento (Zeithaml et al., 1996). En este sentido, cabe
señalar que en la literatura específica sobre comportamiento del consumidor en los entornos virtuales existen varios estudios que ponen de manifiesto que la satisfacción influye de forma positiva en las intenciones futuras de los clientes (Anderson y Srinivasan, 2003; Bhattacherjee, 2001;
Flavián y Guinaliu, 2006; Eighie, 2006). Por tanto, se propone que:
H3: Cuanto mayor sea la satisfacción del consumidor con su experiencia
de compra en un sitio Web mayor será su intención de recomendar
dicha Web a otras personas.
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1.2. Riesgo Percibido: Efectos Moderadores
Existe un amplio acuerdo entre los investigadores acerca del importante
papel que desempeña el concepto de riesgo percibido en el comportamiento del consumidor (Boksberger et al., 2007; Conchar et al., 2004; González et al., 2006).
La abundante literatura de marketing sobre riesgo percibido tiene sus orígenes en los años sesenta, siendo Bauer (1960) quien introdujo el concepto en
la disciplina de marketing. Asimismo, merecen especial mención las aportaciones de Cox (1967), ya que el autor plantea un modelo de riesgo percibido
que ha sido tomado como punto de partida por numerosos investigadores
hasta la actualidad. En los años setenta predominaban los trabajos que desarrollaban modelos conceptuales sobre el riesgo percibido por el consumidor
y cómo era gestionado por éste (Stem et al., 1977; Taylor, 1974), siendo a
partir de los años noventa cuando comienza a estudiarse el papel del riesgo
percibido como variable explicativa en las investigaciones empíricas sobre el
comportamiento del consumidor (Boksberger et al., 2007; Dowling y Staelin,
1994; González et al., 2004, 2006; Srinivasan y Ratchford, 1991).
No existe una definición de riesgo percibido comúnmente aceptada
dentro del campo del comportamiento del consumidor, pudiendo encontrarse diversas aproximaciones conceptuales al constructo en función del
contexto de estudio (Conchar et al., 2004; Dowling, 1986; Mitchell,
1999). No obstante, la aproximación conceptual más frecuente define el
riesgo en función de la percepción del consumidor sobre la incertidumbre
y las consecuencias adversas asociadas a la compra de un producto o servicio (Boksberger et al., 2007; Dowling y Staelin, 1994; Mandel, 2003).
Dada esta definición de riesgo, cabría esperar que éste ejerciera un efecto
moderador entre diversas variables relativas al ámbito del comportamiento
del consumidor. Sin embargo, tal y como señalan San Martín y Camarero
(2009), pocos trabajos han analizado el efecto moderador del riesgo percibido en un contexto B2C (de sus siglas en inglés, Business-to-Consumer). Por
tanto, el papel moderador del riesgo percibido asociado a compras online es
un área que no ha recibido suficiente atención en la literatura. Algunos trabajos han analizado el efecto moderador del riesgo percibido en la relación
entre confianza e intención de compra o comportamiento (Büttner y Göritz,
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2008); en los antecedentes de la confianza (San Martín y Camarero, 2009);
en la influencia de la reputación o la imagen de marca en la evaluación del
producto o proveedor (Gürhan y Batra, 2004; Ruyter et al., 2001); en el efecto de la satisfacción sobre la confianza (San Martín y Camarero, 2009); o en
algunas relaciones del modelo TAM (de sus siglas en inglés, Technology
Acceptance Model) (Featherman y Fuller, 2002).
Ranaweera et al. (2005) señalan que muy pocos estudios se han centrado
en analizar posibles efectos moderadores entre la satisfacción con un sitio
Web y sus consecuencias. Es por esta razón por la que plantean, a nivel teórico, que en futuros estudios se analice el efecto moderador del riesgo percibido (entendido como una percepción global) en la influencia de la satisfacción sobre la intención de compra, el compromiso y la comunicación
boca-oído, denominados globalmente por los autores como “lealtad del
cliente”. De este modo, Ranaweera et al. (2005) postulan que el efecto de la
satisfacción con un sitio Web en la intención de comprar en dicha Web, en el
compromiso hacia la misma y en la comunicación boca-oído positiva, será
mayor en el caso de consumidores que asocian un menor riesgo con la compra en la Web. De forma similar, San Martín y Camarero (2009) plantean que
si el riesgo percibido de comprar online es menor la influencia de la satisfacción en la confianza será mayor que si se percibe un alto riesgo. Las autoras
confirmaron esta hipótesis empíricamente hallando que en el caso de consumidores que perciben un elevado riesgo respecto a productos y servicios en
Internet la satisfacción no influía en la confianza hacia la Web, pero sí se
encontraba un efecto significativo en los internautas con bajo riesgo percibido. Es razonable pues esperar que se produzca un efecto moderador similar
del riesgo en la relación entre satisfacción y compromiso.
A la luz de las aportaciones anteriores, y dado que no somos conscientes de ningún trabajo que haya testado las hipótesis de moderación propuestas por Ranaweera et al. (2005), en el presente trabajo se persigue
comprobar si las asunciones propuestas se confirman empíricamente, lo
que lleva a plantear las siguientes hipótesis:
H4a: El efecto positivo de la satisfacción del consumidor con un sitio Web
en su intención de seguir comprando en el mismo será mayor en el
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caso de consumidores que perciben un menor riesgo asociado a realizar compras en dicha Web.
H4b: El efecto positivo de la satisfacción del consumidor con un sitio Web
en su compromiso hacia el mismo será mayor en el caso de consumidores que perciben un menor riesgo asociado a realizar compras en
dicha Web.
H4c: El efecto positivo de la satisfacción del consumidor con un sitio Web
en su intención de recomendarlo será mayor en el caso de consumidores que perciben un menor riesgo asociado a realizar compras en
dicha Web.
El modelo teórico propuesto se representa gráficamente en la figura 1:
Figura 1. Modelo teórico propuesto y efecto moderador del riesgo
percibido de compra
Riesgo
percibido de
compra
H4a
(-)
Satisfacción
con la Web
H4b
(-)
Intención
de compra
H4c
(-)
H1
(+)
H2
(+)
H3
(+)
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Compromiso
con la Web
Intención de
recomendar
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2. Metodología
2.1. Diseño de la investigación
Para responder a los objetivos de la investigación y contrastar las hipótesis planteadas, se desarrolló un estudio empírico cuantitativo de naturaleza causal, mediante encuesta personal con cuestionario estructurado. Las
relaciones planteadas en el modelo teórico se estimaron a través de modelos de ecuaciones estructurales y análisis multigrupo (EQS 6.1). La población objeto de estudio fueron internautas españoles compradores de billetes de avión. Aunque a priori no había ninguna restricción respecto a la
edad o procedencia de los internautas, el alcance de la muestra se ciñó a
individuos mayores de 18 años residentes en España que hubieran comprado al menos un billete de avión a través de Internet en el último año.
La selección de la muestra se llevó a cabo mediante el establecimiento
de cuotas de edad y género, para asegurar que la muestra reflejaba la misma estructura sociodemográfica que la población española usuaria de
Internet que ha comprado productos a través de la red, tal y como refleja
el estudio “Navegantes en la red 2009” (AIMC, 2009). A través de este
estudio, se sabe que en 2008 el 60% de los internautas compradores residentes en España eran hombres y el 40% mujeres. Además, un 44% tenían
entre 15 y 34 años, un 36% de 35 a 50 años, y un 20% más de 50 años.
Nuestro interés fue distribuir las cuotas proporcionalmente. La recogida de
datos se desarrolló en el mes de diciembre de 2009, en la provincia de
Valencia, recogiendo finalmente 562 cuestionarios válidos. En la tabla 1 se
puede observar el perfil sociodemográfico de la muestra analizada.
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Tabla 1. Perfil sociodemográfico de la muestra
Características
%
Género
Hombre
54,3
Mujer
45,7
Estudios terminados
Hasta Primaria
7,7
Secundaria
41,8
Universitaria
50,5
Edad
Hasta 35
39,3
35-50
35,1
51 y más
25,6
Ocupación
Estudiante
32,6
Trabajador cuenta propia
10,0
Trabajador cuenta ajena
48,6
Desempleado
4,3
Jubilado
2,1
Tareas del hogar
2,4
Ingresos hogar (media referencia 1800€)
Bastante por debajo de la media
8,7
Debajo de la media
16,5
En la media
27,0
Por encima de la media
32,9
Muy por encima de la media
14,9
2.2. Medición de las variables
Las escalas utilizadas en el diseño del cuestionario para medir los conceptos analizados se recogieron de trabajos previos de la literatura académica. Antes de empezar con la recogida de información se realizó un pretest con una muestra de conveniencia de 20 internautas compradores de
billetes de avión, lo que permitió reestructurar de forma conveniente el
cuestionario y mejorar la redacción de algunos de los ítems de las escalas.
En la tabla 2 se pueden consultar las escalas utilizadas para la medición
de las variables del modelo planteado, todas ellas con formato de respuesta Likert de 7 puntos.
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Tabla 2. Medición de las variables del estudio
Satisfacción
con la Web
Compromiso con
la Web
Intención de
compra
Intención de
recomendar
Riesgo percibido
de compra
sat1
En general, el servicio ofrecido por la Web [X] cumple mis expectativas
sat2
En general, estoy satisfecho con los servicios ofrecidos por la Web [X]
sat3
De forma global, mis experiencias positivas superan las negativas
sat4
En conjunto, estoy contento con la Web [X]
com1
Incluso aunque pudiera, no dejaría de utilizar la Web [X]; me gusta ser usuario de ella
com2
Me siento comprometido con la Web [X]
com3
No me gusta que la gente hable mal de la Web [X]
ico1
Consideraría la Web [X] como primera opción a la hora de comprar billetes de avión
ico2
Intentaré comprar nuevos billetes de avión en la Web [X] en el futuro
ire1
Recomendaría la Web [X] a cualquiera que me pidiera consejo
ire2
Diría cosas positivas de la Web [X] a otras personas
ire3
Aconsejaría a mis amigos y familiares utilizar la Web [X] para comprar billetes de avión
rie1
Pienso que la compra de billetes de avión en la Web [X] puede ser un error.
rie2
Pienso que la compra de billetes de avión en la Web [X] puede causarme problemas.
rie3
Pienso que incurro en algún tipo de riesgo cuando compro billetes de avión en la Web [X]
Concretamente, para medir la satisfacción experimentada con el uso de la
Web de venta de billetes de avión, se utilizó una escala de 4 ítems de acuerdo
con los trabajos de Oliver (1980), Tsai y Huang (2007) y Harris y Goode
(2004). Las tres dimensiones analizadas de la lealtad hacia la Web fueron
medidas mediante los instrumentos utilizados por Sánchez-Franco et al.
(2009): la intención de compra futura, mediante una escala de 2 ítems; el
compromiso con la Web se mediante una escala de 3 ítems; y la intención de
recomendar la Web (comportamiento boca-oído positivo) mediante una escala de 3 ítems. Por último, el riesgo percibido de compra fue medido a través
de la escala global y unidimensional de 3 ítems empleada por Stone y Gronhaug (1993).
2.3. Propiedades psicométricas del instrumento de medida
Las propiedades psicométricas del modelo de medida fueron comprobadas
mediante la ejecución, con el software EQS 6.1, de sucesivos Análisis Fac-
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toriales Confirmatorios con todas las variables latentes del modelo conceptual. En primer término, el conjunto de datos no mostró evidencia de
normalidad multivariante (coeficiente normalizado de Mardia =54,10),
por lo que se decidió calcular los estadísticos robustos (Satorra y Bentler,
1994) de las estimaciones de los modelos de medida y estructural con el
método de máxima verosimilitud.
En la tabla 3 se pueden observar los indicadores de bondad de ajuste
del modelo de medida, así como los índices calculados para comprobar su
fiabilidad y validez. Tras una primera estimación del modelo de medida,
hubo que eliminar un ítem (com1) con el objetivo de asegurar la fiabilidad
y validez convergente del factor Compromiso. Tras dicha eliminación, y
como se observa, los indicadores hablan de un buen ajuste global del
modelo (Hair et al., 2005). En primer lugar, se constata que las escalas
empleadas para medir las variables latentes gozan de la adecuada consistencia interna: el coeficiente alpha de Cronbach (Cronbach, 1951; valor de
aceptación crítico = 0,7), el índice de Fiabilidad Compuesta (Fornell y
Larcker, 1981; valor de aceptación crítico = 0,7) y el índice de Varianza
Extraída (Fornell y Larcker, 1981; valor de aceptación crítico = 0,5) superan sus correspondientes valores críticos para cada uno de los factores analizados, excepto para el caso de la VE para el factor Compromiso. Ya que
es conveniente realizar una valoración global de todos los indicadores,
podemos concluir que la escala Compromiso tiene una fiabilidad suficiente. Además, se comprueba la validez convergente del modelo: los resultados indican que todos los indicadores cargan significativamente sobre su
factor pronosticado (p<0,01) y que su promedio es en todos los casos
mayor que 0,7 (Hair et al., 2005).
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Tabla 3. Resultados del AFC y propiedades psicométricas del modelo
de medida
Validez convergente
Factor
Cargas
Ítem
Promedio
factoriales
cargas
(t robusto)
sat1
sat2
Satisfacción con la Web
sat3
sat4
ico1
Intención de compra
ico2
com1
Compromiso con la Web
com2
com3
ire1
Intención de
Recomendar
ire2
ire3
0,85
(21,23)
0,91
(25,24)
0,79
(16,72)
0,85
(20,07)
0,85
(21,83)
0,82
(16,49)
Eliminado
0,74
(7,08)
0,79
(7,34)
0,94
(22,98)
0,80
(23,16)
0,77
(17,33)
Fiabilidad
α Cronbach
FC
VE
0,85
0,91
0,91
0,73
0,84
0,82
0,82
0,70
0,76
0,73
0,74
0,39
0,84
0,83
0,88
0,71
CFI
0,984
IFI
0,984
RMSEA
0,040
Medidas de bondad de ajuste
S-B χ (38gl)=72,55 (p=0,004)
2
BBNFI
0,967
BBNNFI
0,977
Nota: FC=Fiabilidad compuesta; VE= Varianza Extraída.
En tercer lugar, se comprobó la validez discriminante del modelo de
medida. Para ello, primero, se calcularon los correspondientes intervalos
de confianza (valor Φ ± dos errores estándar), y se comprobó que éstos no
incluyeran el uno (Bagozzi y Yi, 1988). Segundo, se comprobó que la
varianza extraída de cada constructo fuera superior al cuadrado de la
correlación entre ese constructo y cualquier otro (Fornell y Larcker, 1981).
Esta segunda condición se cumplió para todos los factores excepto el par
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ICO-IRE. A través del cumplimiento global de estos dos requisitos para
cada uno de los cuatro factores estudiados (tabla 4) se demostró la validez
discriminante del modelo de medida.
Tabla 4. Validez discriminante
SAT
ICO
COM
IRE
SAT
0,73
[0,51;0,70]
[0,03;0,25]
[0,61;0,75]
ICO
0,37
0,70
[0,08;0,29]
[0,81;0,91]
COM
0,02
0,03
0,39
[0,11;0,32]
IRE
0,46
0,74
0,05
0,71
Nota: En la diagonal se representa la VE; encima de la diagonal, se muestran los intervalos
de confianza al 95%; bajo la diagonal, se muestra el cuadrado de las correlaciones.
3. Resultados del estudio
3.1. Estimación del modelo estructural: contraste de los efectos directos
En la tabla 5 se muestran los resultados de la estimación del modelo estructural con la totalidad de la muestra, y el contraste de las hipótesis planteadas en torno a la relación entre satisfacción con la Web y lealtad.
Tabla 5. Modelo de Ecuaciones Estructurales. Contraste de las hipótesis
del modelo teórico
Hipótesis
H1
β
Relación
Satisfacción con la Web ’ Intención compra
0,655
t robusto
Contraste
11,57**
Aceptada
H2
Satisfacción con la Web ’ Compromiso con la web 0,158
2,594*
Aceptada
H3
Satisfacción con la Web ’ Intención de recomendar 0,722
12,72**
Aceptada
Medidas de bondad del ajuste
S-B χ2 (41gl)=270,07 ( p =0,00)
BBNNFI
BBNFI
CFI
IFI
RMSEA
0,879
0,858
0,894
0,895
0,100
* = p< ,05; ** = p< ,01.
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del riesgo percibido
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Como se aprecia en la tabla 5, los índices de bondad de ajuste del
modelo estructural demuestran un ajuste mejorable, aunque suficiente al
rozar los valores de 0,900 (BBNFI=0,879; BBNNFI=0,858; CFI=0,894;
IFI=0,895; RMSEA=0,100). Según el test de los multiplicadores de Lagrange, dicho ajuste mejoraría significativamente añadiendo la relación estructural de la influencia de la intención de compra en la Web sobre la intención de recomendarla. A pesar de que ésta es una relación plausible
teóricamente, no forma parte de las hipótesis planteadas y que conforman
el enfoque principal de este trabajo, por lo que no se añadió al modelo conceptual para la mejora per se del ajuste del modelo.
Los resultados de la estimación indican que son significativas las influencias de la satisfacción con la Web sobre las tres dimensiones de la lealtad
hacia la Web analizadas en este trabajo. Primero, satisfacción con la Web
influye significativamente en la intención de compra (β=0,66; p<.01; H1
aceptada). En segundo lugar, la experiencia satisfactoria también se traduce,
aunque en menor intensidad, en un mayor compromiso con la Web (β=0,16;
p<.01; H2 aceptada). Por último, la satisfacción con la Web también influye
intensamente de forma significativa sobre la intención de recomendar la Web
a amigos y familiares (β=0,72; p<.01; H3 aceptada).
3.2. Análisis multigrupo: contraste de las hipótesis de moderación
Para contrastar el efecto moderador del riesgo percibido de compra en la
influencia de la satisfacción con la Web sobre las dimensiones de la lealtad
analizadas se llevó a cabo un Análisis Multigrupo (AMG) vía EQS 6.1. En
primer lugar, se procedió a dividir la muestra en dos grupos de internautas
en función de su alta o baja percepción de riesgo de compra online de billetes de avión en su minorista online. Tal y como se muestra en la tabla 2, se
utilizó una escala de 3 ítems para medir esta característica del consumidor
online. Una vez constatado que la escala gozaba de la fiabilidad adecuada
(α= 0,808), se creó un índice del riesgo percibido de compra a través del
cálculo de la media aritmética de los ítems de la escala. El punto de corte
utilizado para proceder a la división de la muestra fue la mediana de dicho
índice (m Riesgo = 3,00) (Mantel y Kardes, 1999).
Esta división dio lugar a un grupo de 303 sujetos con alto riesgo percibido de compra (Riesgo = 4,15) y otro de 259 internautas con bajo riesgo
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satisfacción y lealtad hacia un sitio web: el efecto moderador
del riesgo percibido
percibido de compra (Riesgo = 1,86). Se ejecutó un test t de muestras independientes que confirmó la diferencia significativa de la media del indicador de riesgo percibido entre ambos grupos (t=19,819; p<0,01). A continuación, se procedió a estimar el modelo a través del AMG.
Este análisis se desarrolla en dos fases diferenciadas (Byrne, 2006). Primero, se estima por separado el modelo para los dos grupos, con el objeto
de contrastar el ajuste del modelo estructural. En segundo lugar, el modelo
se contrasta conjuntamente para ambos grupos, incluyendo la restricción de
que los coeficientes estandarizados en el modelo estructural son iguales en
los dos grupos. Para contrastar si existen diferencias significativas en los
parámetros causales, se observa la variación del estadístico χ2 al eliminar en
el modelo restringido la restricción de igualar un parámetro determinado en
los dos grupos. El test de los multiplicadores de Lagrange ofrece dicha información. Si la eliminación de una restricción conlleva un cambio significativo en la χ2, indica que el hecho de permitir que ese parámetro sea diferente en los dos grupos afecta de forma significativa al ajuste del modelo, y por
lo tanto se asume que hay un efecto moderador sobre dicha relación de la
variable considerada para dividir la muestra en dos grupos.
La tabla 6 muestra los coeficientes estandarizados de las relaciones
estructurales del modelo para ambos grupos separadamente, la diferencia
de χ2 asociada a cada restricción del modelo conjunto, así como los indicadores de bondad de ajuste de éste.
Tabla 6. Análisis multigrupo: contraste del efecto moderador del riesgo
percibido de compra
Hº
H4a
G1: Alto riesgo
G2: Bajo riesgo
Carga (Valor t)
Carga (Valor t)
Relación estructural
Satisfacción con la Web ’ Intención de compra
Dif. χ 2
0,706 (9,93**)
0,517 (5,95**)
6,87**
Contraste
Rechazada
H4b
Satisfacción con la Web ’ Compromiso con la web
0,022 (0,27)
0,230 (2,38*)
3,94*
Aceptada
H4c
Satisfacción con la Web ’ Intención de recomendar
0,699 (9,67**)
0,711 (6,88**)
0,62
Rechazada
S-B χ2 (88gl)=341,08 ( p =0,00)
BBNNFI
CFI
0,838
0,871
IFI
0,872
RMSEA
0,101
* = p< ,05; ** = p< ,01.
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satisfacción y lealtad hacia un sitio web: el efecto moderador
del riesgo percibido
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Tal y como se observa en la tabla a través de la significatividad de la diferencia de la χ2, es estable la influencia positiva de la satisfacción con la Web
de venta de billetes de avión sobre la intención de recomendar dicha Web
entre los grupos de consumidores con alto y bajo riesgo percibido, rechazándose la hipótesis de moderación H4c. Sin embargo, sí se aprecian diferencias
significativas en las influencias de la satisfacción con la Web sobre las otras
dos dimensiones de lealtad, aunque no siempre en la dirección pronosticada.
Primero, tal y como pronosticaba H4b, la satisfacción con la Web sí influye
más intensamente, de forma significativa, sobre el Compromiso con la Web
en los sujetos con bajo riesgo percibido de compra respecto a los internautas
con baja percepción de riesgo. Así, en el presente estudio se corrobora la propuesta teórica realizada por Ranaweera et al. (2005): los individuos con bajo
riesgo percibido mostrarán un mayor compromiso hacia aquellas Webs con
las que se hallan satisfechos. Sin embargo, una elevada percepción de riesgo
respecto a la compra en un sitio Web generalmente conducirá a un menor
compromiso con el mismo pese a estar satisfecho con la experiencia. Estos
resultados, además, van en la línea de los obtenidos por San Martín y Camarero (2009) en la influencia de la satisfacción sobre la confianza. También son
coherentes con las aportaciones de Johnson et al. (2008), que señalan que el
riesgo percibido podría debilitar el compromiso afectivo.
Ahora bien, al contrario de lo planteado en H4a, la influencia positiva
de la satisfacción sobre la intención de recompra se fortalece en el caso de
los individuos con mayor riesgo percibido. Generalmente, los servicios se
han asociado con un mayor nivel de riesgo percibido global, dada la intangibilidad, simultaneidad producción-consumo, heterogeneidad y contacto
directo entre cliente y proveedor (Laroche et al., 2003; Zeithaml y Bitner,
2000). Con el fin de reducir el riesgo percibido, los consumidores llevarán
a cabo diversos comportamientos como buscar información, ser leales a una
marca o comprar marcas reconocidas, entre otros (Folkes, 1988; Laroche et
al., 2003). Por consiguiente, ante una situación de compra de elevado riesgo percibido se incrementará la probabilidad de que el individuo permanezca fiel a la empresa actual, reduciéndose su predisposición a cambiar de
proveedor, que es el resultado que se ha alcanzado en el presente estudio.
Las Figuras 2 y 3 recogen gráficamente los modelos finales estimados en el
grupo de alto y bajo riesgo percibido de compra en la Web, respectivamente.
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satisfacción y lealtad hacia un sitio web: el efecto moderador
del riesgo percibido
Figura 2. Modelo final estimado en individuos con alta percepción
de riesgo de compra
Intención
de compra
,71*
Satisfacción
con la Web
Compromiso
con la Web
,69*
Intención
de recomendar
Figura 3. Modelo final estimado en individuos con baja percepción
de riesgo de compra
Intención
de compra
,52*
Satisfacción
con la Web
,23*
,71*
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Compromiso
con la Web
Intención de
recomendar
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satisfacción y lealtad hacia un sitio web: el efecto moderador
del riesgo percibido
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4. Conclusiones e implicaciones
El presente trabajo justifica un modelo conceptual que explica la lealtad
del cliente al establecimiento virtual del operador turístico a través del
papel de una variable relacional clave: la satisfacción. Además, analiza el
efecto moderador del riesgo percibido en la influencia de la satisfacción
sobre la lealtad.
Los resultados ponen de manifiesto que en el análisis de la relación
satisfacción-lealtad hay que tener en cuenta la influencia de variables
moderadoras, así como los distintos componentes de la lealtad (comportamentales y actitudinales). El riesgo percibido se convierte en un elemento
esencial para el éxito de un sitio Web, presentando además una adecuada
capacidad explicativa en la formación de la lealtad online.
Se concluye que la satisfacción ejerce una influencia más fuerte en la
intención de compra (componente comportamental) en aquellos individuos que perciben un mayor riesgo asociado a la compra en una Web que
en los que perciben un menor riesgo. El efecto de la satisfacción sobre el
compromiso (componente actitudinal) es más débil en aquellos consumidores que poseen una mayor percepción de riesgo, llegando a ser incluso
no significativo. Por último, la satisfacción con la Web lleva a recomendarla (componente actitudinal) a otras personas independientemente del
nivel de riesgo percibido.
Estos resultados permiten plantear un conjunto de implicaciones de
gestión. Las empresas deben, por una parte, reducir los niveles de riesgo
percibido en la compra y, por otra, mejorar los niveles de satisfacción. El
riesgo percibido puede reducirse y la satisfacción incrementarse si la
empresa mejora el diseño de su tienda virtual consiguiendo que resulte fácil
tanto efectuar cualquier consulta como realizar el proceso de compra, ya
que ello sin duda alguna reducirá la tensión o ansiedad en la compra, se
traducirá en un resultado más favorable de la experiencia de compra y el
consumidor estará más predispuesto a regresar y comprar de nuevo en la
Web. También es necesario que se ofrezca una información muy completa
y detallada sobre cómo efectuar la compra, ya que estar informado de todo
el proceso, saber qué es lo que hay que hacer en todo momento, conocer
los derechos que se tienen y la seguridad y protección de los datos reduce
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satisfacción y lealtad hacia un sitio web: el efecto moderador
del riesgo percibido
el riesgo asociado a la compra y permite culminar el proceso de compra
con éxito, lo que genera una mayor satisfacción.
Dado que los resultados corroboran en parte las asunciones propuestas
a nivel teórico, se hace necesario seguir trabajando en esta línea y ampliar
el número de trabajos que utilicen el riesgo percibido como variable moderadora de la influencia de la satisfacción sobre la lealtad del individuo a un
sitio Web. Debido a que el estudio está centrado en la compra de un servicio turístico concreto (billetes de avión), proponemos contrastar el modelo propuesto con usuarios de otro tipo de servicios turísticos online. Asimismo, resulta interesante analizar el efecto moderador de otras variables
que pueden aportar calidad a la relación del individuo con la Web y contribuir a su desarrollo a largo plazo, como por ejemplo la confianza o la
calidad percibida.
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