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El comportamiento de compra multicanal: Análisis de los antecedentes y consecuencias del “research shopper” Autor Irene Escuer Sanagustín Director Fco. Javier Sesé Olivan Facultad de Economía y Empresa Grado en Marketing e Investigación de Mercados 2013 / 2014 . Repositorio de la Universidad de Zaragoza – Zaguan http://zaguan.unizar.es Trabajo Fin de Grado 2 Autora: Irene Escuer Sanagustín Director del trabajo: Fco. Javier Sesé Olivan Título del trabajo: El comportamiento de compra multicanal: Análisis de los antecedentes y consecuencias del “research shopper”. Titulación: Grado en Marketing e Investigación de Mercados. RESUMEN Este trabajo analiza el fenómeno del “research shopper” (consumidores que buscan información sobre productos en un canal pero los acaban comprando en otro diferente), centrándose en aquellos que buscan información en el canal online (Internet) pero realizan la compra final en el canal offline (tienda física). Para profundizar en el análisis de este grupo de consumidores en España, este trabajo tiene tres objetivos principales: (1) conocer los principales antecedentes del “research shopper”, (2) investigar sus principales consecuencias, y (3) analizar si existe una probabilidad diferente de comportarse como “research shopper” en función del tipo de producto comprado. En base a estos objetivos, se proponen trece hipótesis. A su vez, mediante una encuesta, se han recogido datos de 213 participantes que han sido analizados con el programa SPSS 19.0. Los resultados muestran que las necesidades tangibles, la incertidumbre y el coste de espera son los principales antecedentes del “research shopper”. A su vez, las principales consecuencias del “research shopper” están relacionadas con la forma en que el consumidor va a comprar en el futuro en vez de con la evaluación que se hace del producto comprado. Finalmente, con respecto al tipo de producto, existe mayor probabilidad de que los viajes se compren de manera online, mientras que la ropa se compra en mayor medida offline. 3 ABSTRACT This work focuses on the “research shopper” phenomenon, which refers to the consumers that look for information about products in one distribution channel but finally buy the product in a different one. Specifically, this work focuses on consumers that seek information online (i.e. on the Internet) but make the purchase offline (i.e. the physical store), because this is the largest group of “research shoppers”. To analyze research shoppers more in-depth in Spain, this work has three main objectives: (1) investigate the main antecedents of this phenomenon, (2) study its main consequences, and (3) investigate if there is a different probability of behaving as a “research shopper” deppending on the product category. Based on these goals, thirteen hypotheses are proposed. Then, data from 213 responses to the research questionnaire are analyzed using the statistic software SPSS v19.0. Specifically, results show that need for touch, uncertainty perceived in the Internet and delivery-time cost are the main antecedents of the “research shopper”. In turn, the main consequences of the “research shopper” are related to the way in which the consumer will buy in the future instead of his/her evaluations of the product. Finally, regarding the product, travels are more likely to be bought online while clothes are more likely to be bought offline. 4 INDICE 1. INTRODUCCIÓN 7 2. MARCO TEÓRICO 11 2.1 La gestión de marketing multicanal: oportunidades 11 2.2 El fenómeno del “research shopper” 13 3. ANTECEDENTES Y CONSECUENCIAS DEL “RESEARCH SHOPPER” 16 3.1 Antecedentes del “research shopper” 18 3.1.1 Variables relacionadas con el individuo 18 3.1.2 Variables de la tecnología 20 3.1.3 Variables sociodemográficas 22 3.2 Consecuencias del “research shopper” 25 4. TRABAJO DE INVESTIGACIÓN 28 4.1 Recogida de datos 28 4.2 Muestreo 30 4.3 Cuestionario 31 5. RESULTADOS 35 5.1 Descripción de la muestra 35 5.2 Contraste de hipótesis 37 5.2.1 Antecedentes 37 5.2.2 Consecuencias 40 5.3 Análisis de la influencia del sector 42 6. CONCLUSIONES 43 6.1 Fenómeno del “Research Shopper” y su procedencia 43 6.2 Antecedentes del “Research Shopper” 44 6.3 Consecuencias del “Research Shopper” 46 6.4 Efecto del sector 46 5 6.5 Implicaciones para la gestión 47 6.6 Limitaciones y futuras líneas de investigación 47 7. BIBLIOGRAFÍA 49 ANEXOS 52 I. Cuestionario 52 6 INDICE DE TABLAS Y FIGURAS Figura 1.1. Evolución trimestral del volumen de negocio del comercio electrónico y variación interanual (periodo 2007-2013) 7 Figura 1.2. Evolución trimestral del volumen de negocio del comercio electrónico segmentado geográficamente, periodo 2007-2013 8 Figura 1.3. Porcentaje de “research shoppers” que buscan información en un canal pero compran finalmente en otro 9 Figura 2.1. Caracterización del fenómeno del “research shopper” 14 Figura 3.1. Penetración del comercio electrónico en Europa (periodo 2007) 16 Figura 3.2. Relaciones propuestas para explicar el fenómeno del “research shopper” 18 Tabla 3.3. Antecedentes del “research shopper” 26 Tabla 3.4. Consecuencias del “research shopper” 28 Figura 4.1. Hoja Excel donde Google Drive almacena los datos obtenidos de las encuestas 30 Figura 5.1. Distribución de la muestra en función de la edad 35 Figura 5.2. Total de participantes y porcentaje en función del tipo de producto elegido. 36 Tabla 5.3. Resultados del análisis de regresión 37 Tabla 5.4. Resultados de las consecuencias del “research shopper” 40 Tabla 5.5. Resultados “research shopper” 41 Tabla 5.6. Valores de las variables independientes en función del tipo de producto elegido. 42 Tabla 5.7. Resultados análisis ANOVA 43 7 1. INTRODUCCIÓN En la actualidad las empresas se enfrentan a relaciones con sus consumidores a través de diferentes canales de distribución (p.ej. físicos, online, móvil) con el fin de satisfacer mejor las necesidades de sus clientes (Verhoef et al., 2007). Tradicionalmente, las empresas comercializaban sus productos a través de canales de distribución físicos utilizando intermediarios como mayoristas o minoristas para hacer llegar sus productos al consumidor final. Sin embargo, el desarrollo de las nuevas tecnologías ha permitido el desarrollo de nuevos canales de distribución, como por ejemplo el canal online (esto es, la distribución de productos y servicios a través de Internet). Con la llegada de éste y la adaptación de las marcas a estos cambios del entorno, se ha abierto el mercado a un público muchísimo más amplio. Así, los consumidores online pueden acceder a infinitas marcas, descuentos, ventas flash, ediciones especiales, etc. (Bonet, 2012). De hecho, el canal online está incrementando su importancia año tras año. Actualmente, el comercio electrónico bate récord de ventas a nivel mundial. El caso español no es diferente tal y como se observa en la figura 1.1, donde se ve la evolución de las ventas online en España. En este sentido, durante el segundo trimestre de 2013 se alcanzó una facturación de 3.185,3 millones de euros. Este dato supone un incremento del 20,6% con respecto al mismo periodo de 2012. Figura 1.1. Evolución trimestral del volumen de negocio del comercio electrónico y variación interanual (periodo 2007-2013). Fuente: CNMC (Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia), 2014. 8 A su vez, han aumentado también el número de transacciones, que alcanzaron los 45,6 millones de operaciones en el segundo trimestre del año 2013, un 24,3% más que en el mismo periodo del año 2012. Por otra parte, no solo el consumidor español compra más en Internet, sino que las empresas españolas también están aumentando su presencia en el canal online con el ánimo de desarrollar sus actividades comerciales. De hecho, tal y como se observa en la figura 1.2, las compras en tiendas online españolas tanto por parte de residentes en España como por residentes en el extranjero están en continuo crecimiento. En concreto, el volumen de negocio de las compras online en tiendas españolas fue de 1.324 millones de euros por parte de residentes en España y de 551,1 por extranjeros en el segundo trimestre de 2013. Figura 1.2. Evolución trimestral del volumen de negocio del comercio electrónico segmentado geográficamente, periodo 2007-2013. Fuente: CNMC, 2014. El desarrollo de estos múltiples canales ha originado que el consumidor pueda comprar y relacionarse con las empresas utilizando varios canales diferentes, lo que genera el desarrollo de consumidores multicanal. De hecho, ya en 2004, en el sector turístico, se estimaba que un 30% de los consumidores buscaban información en un canal y compraban sus productos turísticos en otro diferente (Yellavali et al., 2004). Los sitios online de venta, catálogos y los teléfonos móviles son muy importantes para los 9 compradores, ofreciéndoles una forma de buscar productos y precios, además de hacer sus compras. Sin embargo, este fenómeno creciente presenta retos importantes para las organizaciones empresariales. En primer lugar, las empresas deben conocer a sus clientes en función del canal o canales que utilizan puesto que seguramente éstos buscarán diferentes experiencias en cada uno de ellos. Otro de estos retos es el hecho de que una empresa puede perder consumidores durante el proceso de compra si el consumidor busca información en un canal y acaba comprando en el otro (Verhoef et al., 2007). Esto se conoce con el nombre de “research shopper phenomenon” (fenómeno del comprador buscador), que hace referencia a buscar información en un canal (p.ej. en Internet) y comprar el producto final en otro (p.ej. en una tienda física). De acuerdo con los datos provistos por Double Click (2004) [en Verhoef et al., 2007], el fenómeno del “research shopper” es especialmente relevante en el caso de Internet y tienda física. De hecho, el 43% de los consumidores que realizan este comportamiento busca información en Internet en primer lugar para comprar finalmente en la tienda física. En la figura 1.3, se muestra el porcentaje de consumidores que buscan y compran en canales diferentes, considerando tres canales de distribución: Internet, catálogo, y tienda física. Por tanto, existe una necesidad empresarial de conocer mejor qué motiva al consumidor a comportarse de esta manera para obtener mejores rendimientos y mejorar su gestión multicanal. Figura 1.3. Porcentaje de “research shoppers” que buscan información en un canal pero compran finalmente en otro. Fuente: DoubleClick, 2004 (en Verhoef et al., 2007). Nota: el origen de la flecha indica el canal en el que se busca información y el final de la flecha el canal en el que finalmente se compra. 16 3. ANTECEDENTES Y CONSECUENCIAS DEL “RESEARCH SHOPPER” Explotar plenamente el potencial de los diferentes canales de comercialización requiere una cuidadosa identificación de los factores que inciden en el comportamiento del consumidor, tanto en Internet como en el canal físico. En este trabajo vamos a explicar cómo las variables relacionadas con el individuo, de la tecnología y variables sociodemográficas sobre Internet afectan tanto a la decisión de buscar información de manera online como a la decisión de terminar el proceso de compra en la tienda física. De hecho, tal y como se observa en la figura 3.1, este análisis puede ser especialmente interesante para el caso español puesto que el % de individuos que compran bienes y servicios online es menor que la media de la Unión Europea. Por lo tanto, en este trabajo se va a proponer un modelo de investigación para explicar qué factores influyen para que la población española se comporte como un “research shopper”, y qué posibles consecuencias se derivan de este comportamiento. Con posterioridad, los datos recogidos a través de encuestas ayudarán a comprobar la validez del modelo. Figura 3.1. Penetración del comercio electrónico en Europa (periodo 2007). Fuente: Garín y Pérez (2011) a partir de datos de Eurostat. En concreto, en este trabajo se proponen en primer lugar unas variables o factores objeto de análisis que pueden influir considerablemente en el “research shopper”, teniendo en cuenta las variables relacionadas con el individuo, variables de la tecnología y variables sociodemográficas. En segundo lugar, se proponen como consecuencias del 17 “research shopper” las siguientes variables: la satisfacción, lealtad y el boca-oído. En base a estudios previos, como variables relacionadas con el individuo se consideran: las necesidades tangibles (si el consumidor prefiere tocar o no el producto), la incertidumbre (si el consumidor encuentra arriesgado realizar los trámites de compra online), y la experiencia (el número de años que el consumidor ha tenido trato con Internet y las tecnologías online). Por otro lado, se analizarán las siguientes variables de la tecnología: privacidad (la percepción del consumidor de una página segura), los costes de transacción (que se dividirán en diferentes subgrupos para analizar en profundidad varios factores como los costes de envío, el tiempo de espera, coste monetario y coste de búsqueda y tiempo) y, por último, la facilidad de uso (que corresponde a la sencillez de manejo de un sitio Web). Asimismo, se analizarán las variables sociodemográficas: edad, género, educación y, por último, la ocupación. Como consecuencias del “research shopper”, se consideran tres variables claves desde un punto de vista empresarial: satisfacción, lealtad y boca-oído positivo. En concreto, el “research shopper”, al interactuar a través de varios canales, puede generar una experiencia de compra más enriquecedora y completa. Además, al haber varios puntos de contacto entre el cliente y la empresa, la relación entre ambas partes puede verse reforzada obteniendo mayores niveles de satisfacción, lealtad y boca-oído. Teniendo en cuenta todo lo anterior, en la siguiente figura 3.2 se resumen los factores que afectan al “research shopper” y se incluyen las tres variables propuestas que podrían ser consecuencia de este comportamiento. De esta manera, el presente modelo pretende ayudarnos a comprender en mayor medida el fenómeno del “research shopper”. 18 Figura 3.2. Relaciones propuestas para explicar el fenómeno del “research shopper”. Variables relacionadas con el individuo: -Necesidades tangibles -Incertidumbre -Experiencia Variables de la tecnología: -Privacidad -Costes de transacción -Facilidad de uso Variables sociodemográficas: -Edad -Género -Educación -Ocupación “RESEARCH SHOPPER” SATISFACCIÓN LEALTAD BOCA-OÍDO Fuente: Elaboración propia. 3.1 ANTECEDENTES DEL “RESEARCH SHOPPER” 3.1.1 Variables relacionadas con el individuo Necesidades tangibles: En primer lugar, en este apartado nos vamos a centrar en las necesidades tangibles (o “need for touch”) como variable propia de la personalidad de cada individuo y que puede ser clave en el contexto de este trabajo. Las necesidades tangibles hacen referencia a la sensación del consumidor de tener que evaluar físicamente a través del tacto los productos que va a comprar. El canal físico permite la inspección del producto con todos los sentidos, por lo que el consumidor se siente más seguro de lo que compra así como la calidad del producto. Además, ofrece el servicio añadido que prestan los vendedores o dependientes informando y aconsejando al cliente, que generan confianza al cliente a la hora de elegir el producto. Otra ventaja del canal físico es que los productos comprados son recibidos por el consumidor de manera inmediata (Grewal et al., 2004). Por todo ello, aquellas personas que buscan 19 información en Internet pero tienen unas mayores necesidades tangibles tendrán mayor probabilidad de convertirse en “research shoppers”. En resumen, se propone la siguiente hipótesis: H1. Una mayor necesidad de examinar el producto “in situ” favorecerá la elección de compra de manera offline frente a la online. Incertidumbre: Varios autores proponen que las diferentes percepciones que los consumidores tienen sobre los riesgos del uso de Internet influyen en su decisión de utilizar este canal de compra o no (Garín y Pérez, 2011). En este sentido, muchas personas a la hora de comprar de manera online son inseguras cuando llega el momento de pagar la compra. Normalmente cuando se realiza una compra online el método de pago suele ser la tarjeta de crédito o débito. Así, si tenemos que pagar con tarjeta de crédito o débito debemos dejar nuestro número de tarjeta en la página Web para que, obviamente, nos hagan el correspondiente movimiento de cuentas según el precio del producto. A su vez, debemos poner en algunos casos el número secreto de la tarjeta (CVV), número que es imprescindible para realizar compras online. Si este número es descubierto por otra persona, puede fácilmente comprar de manera online todo lo que quiera hasta que agote el saldo de la tarjeta. Esta es una de las razones por las que mucha gente tiene tanta incertidumbre e inseguridad a la hora de pagar online, debido a que supone un riesgo financiero para la persona o personas que estén realizando el trámite. Por ello, las empresas han tomado una serie de medidas para intentar reducir esta incertidumbre. Una de ellas es la de comunicar que una página es segura a la hora de realizar la compra y para que puedas poner tus datos bancarios (a través del código “https://” que aparece en la parte superior izquierda de la página, que nos avisa de que es segura mediante la “s” de “seguridad”). De lo contrario, se aconseja no realizar la compra. Lo mismo ocurre con otras iniciativas relativas a las redes sociales, correos electrónicos,… (Pons, 2011). En resumen, aquellos consumidores que perciban una mayor incertidumbre tendrán una mayor probabilidad de acabar sus compras de manera offline, aunque busquen información en Internet. Para concluir, se propone la siguiente hipótesis: H2. Una mayor incertidumbre percibida por el consumidor en Internet favorecerá la elección de compra de manera offline frente a la online. 20 Experiencia: Varios de los factores anteriormente nombrados tienen que ver con el grado de auto-confianza que tienen las personas a la hora de utilizar Internet. Así, las personas que lleven más tiempo trabajando con Internet y estén más preparadas para el mundo tecnológico, tendrán una mayor percepción de control cuando navegan y por tanto es más probable que se decidan a comprar por Internet. En cambio, las personas que no se sienten seguras utilizando Internet, es probable que no terminen comprando online a pesar de que busquen información en la Web. En consecuencia, esta variable es muy relevante ya que si los consumidores no tienen la suficiente seguridad en sí mismos para navegar por Internet y manejarse con éste, es casi improbable que se conviertan en consumidores potenciales online a pesar de que busquen información en la Web. La compra es un proceso más complejo que la búsqueda de información y el consumidor necesitará estar bajo el control del proceso para poder completarla. Por este motivo, se han realizado muchos cursos de informática y uso de Internet en todo el mundo (incluso para directivos de empresas) para que los consumidores aumenten su seguridad. Por tanto, se propone la siguiente hipótesis: H3: Una mayor experiencia del consumidor en Internet favorecerá la elección de compra de manera online frente a la offline. 3.1.2 Variables de la tecnología En este apartado vamos a recoger otros factores que pueden afectar al comportamiento de los “research shoppers”. En concreto, se proponen una serie de percepciones que el consumidor puede tener sobre el canal de distribución online. Privacidad: En muchos casos, a la hora de buscar y comprar por Internet y realizar trámites por medio de las páginas Web, hace que se dude de la privacidad que éstas aportan. Si no se tiene cuidado, es posible que todo lo que se ha buscado por Internet en un momento concreto quede guardado automáticamente en el ordenador. De forma que si otra persona realiza otros trámites en el mismo ordenador tiempo después, puede saber perfectamente qué enlaces y qué páginas se han visitado. Incluso puede entrar en redes sociales y correo electrónico si no se ha cerrado la sesión. A pesar de que existen herramientas en cada página Web donde es posible eliminar las “cookies”, hay consumidores que tienen la percepción de que sus datos personales pueden ser 21 utilizados por terceros (poniendo en peligro su privacidad). Además, no sólo representa una amenaza para el consumidor que estos datos sean públicos, sino que las empresas puedan hacer un uso indebido de ellos, de modo que todo tipo de datos del usuario como las compras realizadas, lo que se ha pagado, el historial y el consumo quedan registrados y puedan ser utilizados para fines ajenos a los deseados por el consumidor. Por tanto, aquellos consumidores que perciban menores niveles de privacidad en Internet tendrán una mayor probabilidad de acabar sus compras en la tienda física. Teniendo en cuenta todo lo anterior, se propone la siguiente hipótesis: H4: Una mayor privacidad percibida por el consumidor en Internet favorecerá la elección de compra de manera online frente a la offline. Costes de transacción: La percepción que un consumidor tiene sobre los costes de transacción asociados al canal online también puede influir en su decisión final de utilizar Internet no sólo para buscar información sino también para comprar o no un producto. Los costes de transacción son los derivados de la actividad de compra e incluyen al conjunto de costes necesarios para transferir los productos desde la tienda hasta el domicilio (Arce y Cebollada, 2013). Múltiples trabajos se han centrado en analizar la influencia de estos costes en el comportamiento de compra del consumidor (Betancourt, 2005) y en cómo afectan en la elección del canal online (Liang y Huang, 1998; Hansen, 2006; Chintagunta et al., 2012). En este sentido, Betancourt (2005) señala la existencia de seis tipos de costes de transacción: costes de oportunidad del tiempo, costes de transporte desde el domicilio a la tienda y desde la tienda al domicilio, costes psicológicos (a algunas personas no les gusta ir a comprar), costes de almacenamiento de los productos en el hogar, costes de ajuste de la cesta de la compra (debidos a la no disponibilidad del producto deseado) y costes de búsqueda. Para el caso del canal online, Liang y Huang (1998) definen 7 costes de transacción: costes de comparar alternativas, costes de búsqueda de productos o información, costes de examinar el producto, costes de negociación, costes asociados al proceso de pago, costes de envío y costes del servicio postventa. En cualquier caso, resulta evidente que una mayor percepción de los costes de transacción en el canal online reducirá la probabilidad de comprar en Internet aunque el consumidor busque información en este canal, favoreciendo el desarrollo de “research shoppers”. En resumen, en este trabajo se consideran cuatro tipos de costes de transacción especialmente relevantes en el canal 22 online (costes de búsqueda, envío, espera y económico del producto) y se proponen las siguientes hipótesis relativas a los mismos: H5a: Un mayor coste de búsqueda del producto en Internet favorecerá la elección de compra de manera offline frente a la online. H5b: Un mayor coste de envío del producto a través de Internet favorecerá la elección de compra de manera offline frente a la online. H5c: Un mayor coste de espera del producto a través de Internet favorecerá la elección de compra de manera offline frente a la online. H5d: Un mayor coste económico del producto en Internet favorecerá la elección de compra de manera offline frente a la online. Facilidad de uso: Por otra parte, no sólo la experiencia del consumidor en el uso de Internet es importante, sino que también el diseño de los sitios Web y su facilidad de uso puede ayudar al consumidor a comprender mejor el canal online. En Internet, es muy importante que el consumidor pueda tener fácil acceso a todos los sitios Web que desee visitar, así como una organización clara de estas páginas que le ayuden a saber qué está haciendo en cada momento (Belanche et al., 2012). Si la página Web de una empresa es clara, sencilla y fácil de utilizar, es decir, los apartados importantes están bien resaltados (de forma que el consumidor controle y se percate enseguida de sus acciones), hará mucho más fácil las tareas de búsqueda o compra por parte del consumidor. En resumen, la facilidad de uso en un sitio Web es un punto muy importante ya que puede ser la diferencia entre la venta del producto a través de Internet o la posibilidad de que el consumidor no vuelva a este canal. Teniendo en cuenta todo esto, se propone la siguiente hipótesis: H6: Una mayor facilidad de uso percibida por el consumidor de Internet favorecerá la elección de compra de manera online frente a la offline. 3.1.3 Variables sociodemográficas En este apartado se van a considerar dos variables fundamentales que pueden afectar al comportamiento de un “research shopper”: la edad y el género de los consumidores. Tradicionalmente, también se ha considerado que los usuarios de Internet han sido 23 personas con altos niveles de educación. Sin embargo, los cambios demográficos entre los usuarios de Internet indican una popularización del uso de la Web que se ha extendido al público de todos los niveles de educación (Garín y Pérez, 2011), por lo que también se va a considerar el nivel educativo en este trabajo. De manera similar, y con el ánimo de obtener un perfil sociodemográfico del “research shopper” lo más completo posible, este trabajo también va a tener en cuenta la ocupación del individuo. Edad: En primer lugar, algunos estudios identifican una relación positiva entre la edad del consumidor y la posibilidad de comprar productos en Internet (Stafford et al., 2004), mientras que otros evidenciaron una relación negativa (Joines et al., 2003) o no encontraron ninguna relación (Rohm y Swaminathan, 2004). Las discrepancias pueden deberse a la utilización de distintos criterios para definir los grupos de edad en diferentes estudios (Garín y Pérez, 2011). No obstante, resulta evidente que el uso de Internet es más complicado para un determinado tipo de personas que para otras. Por ejemplo, las personas mayores de 50 años no han tenido prácticamente la oportunidad de adaptarse tan rápido como ha evolucionado la tecnología de su entorno. Por lo que este tipo de personas no está tan familiarizada con el manejo de Internet. Es por eso que son más reacias a la hora de comprar online, no se fían de la tecnología de los sitios Web y prefieren un trato directo con la persona que vende el producto y tener contacto con lo que van a comprar. Sin embargo, las personas jóvenes que han crecido con la evolución de la tecnología en Internet están más adaptadas, ya que han tenido más contacto con estas tecnologías y, además, tienen mayor capacidad para moverse por Internet que las personas mayores. Por ello, aunque el uso de Internet se haya generalizado en todos los niveles de la población, es razonable pensar que conforme aumenta la edad del consumidor, éste disminuya su probabilidad de compra en Internet, pudiendo convertirse en un “research shopper” si utiliza el canal online para buscar información. Este hecho se refleja en la siguiente hipótesis: H7: Una mayor edad del consumidor favorecerá la elección de compra de manera offline frente a la online. 24 Género: En segundo lugar, resulta también interesante analizar cómo influye el género del consumidor en la probabilidad de convertirse en un “research shopper”. En este sentido, diversos estudios han analizado la probabilidad de compra en Internet en función del género. Aunque algunos estudios no encuentran diferencias significativas entre los compradores online y los no compradores en términos de género (Donthu y García, 1999), en otros se encuentra que los hombres hacen más compras (Li et al., 1999; Stafford et al., 2004) y gastan más dinero en Internet que las mujeres. El hecho de que las mujeres compren en menor proporción de manera online que los hombres se puede deber a múltiples causas (Garín y Pérez, 2011). En concreto, algunas de estas posibles razones son las siguientes: ‐ Las mujeres no encuentran las compras en Internet tan cómodas y convenientes como los consumidores masculinos (Harris y Rodgers, 2003). ‐ Las mujeres suelen disfrutar de la experiencia de compra física en mayor medida que los hombres. Esto es, el proceso de compra puede convertirse para muchas mujeres en un acto social que se pierde en gran medida cuando la compra se realiza por Internet. ‐ Las mujeres tienen una mayor necesidad de tocar los productos que van a comprar y por ello suelen preferir una evaluación física de los mismos en mayor medida que los hombres. Por ello, es posible que se decanten por el canal físico en mayor medida para finalizar sus compras. ‐ Por último, es importante destacar que en las primeras fases del comercio electrónico, los tipos de productos disponibles (sobre todo, productos tecnológicos) estaban más orientados al público masculino (Van Slyke et al., 2002). Hoy en día, el abanico de productos es mucho más amplio y está dirigido a ambos géneros. Teniendo en cuenta todos estos aspectos, es posible pensar que una mujer que busca información en Internet acerca de un producto tendrá más probabilidad de convertirse en una “research shopper” que su homólogo masculino. Por ello, se propone la siguiente hipótesis: H8: Los hombres elegirán la compra de manera online frente a la offline en mayor medida que las mujeres. 25 Educación: Tradicionalmente, los usuarios de Internet han sido personas con altos niveles educativos. Sin embargo, los cambios demográficos entre los usuarios de Internet determinan un alto uso de la Web que se ha extendido al público de todos los niveles educativos. Sin embargo, todavía se presupone que un consumidor con un mayor nivel educativo tendrá más probabilidad de elegir un canal online, ya sea porque le resulte más sencillo utilizar Internet o bien porque sea un consumidor más confiado en estas tecnologías (Garín y Perez, 2011). A su vez, los individuos con un mayor nivel educativo habitualmente disponen de menor tiempo disponible al tener que atender mayores responsabilidades. Por lo que, debido a esa falta de tiempo, es más probable que realicen compras por Internet debido a la conveniencia del canal online. Por ello, se propone la siguiente hipótesis: H9: Un mayor nivel educativo favorecerá la elección de compra de manera online frente a la offline. Ocupación: Actualmente existen multitud de ocupaciones laborales, de las que podemos encontrar significativas diferencias en cuanto al uso de tecnologías de última generación incluyendo el uso de Internet. Se puede decir que una persona con un trabajo administrativo o un trabajo que requiera el uso del ordenador como principal fuente de trabajo tendrá más conocimientos en ese terreno y, por tanto, una mayor probabilidad de elegir el canal online como método de compra. Sin embargo, todavía existen dudas acerca de qué tipo de ocupación se relaciona en mayor o menor medida con cada canal. De esta manera, se propone lo siguiente: H10: La elección de compra de manera offline frente a la online variará en función de la ocupación del consumidor. 3.2 CONSECUENCIAS DEL “RESEARCH SHOPPER” Además de estas variables, el trabajo considera a su vez las consecuencias del “research shopper” como son la satisfacción, la lealtad, y el boca-oído. El hecho de que el consumidor interactúe a través de varios canales hace que la experiencia de compra sea más enriquecedora y más completa. Por otro lado, al haber varios puntos de contacto entre el cliente y la empresa la relación entre ambos sale reforzada. Esto puede generar 32 ‐ Necesidades tangibles: “Me gusta poder tocar los productos en una tienda física”. La medida original de esta variable estaba en inglés (Peck y Childers, 2006), y se tradujo literalmente al español debido al público objetivo seleccionado. Esta escala varía del (1) totalmente en desacuerdo al (7) totalmente de acuerdo. ‐ Incertidumbre: “Creo que la compra online puede causarme problemas técnicos”. (Belanche et al., 2012). La medida original de esta variable estaba en inglés, y se tradujo literalmente al español debido al público objetivo seleccionado. De nuevo, esta escala varía del (1) totalmente en desacuerdo al (7) totalmente de acuerdo. ‐ Experiencia: “Señala el número de años de experiencia que tienes en el uso de Internet”. En este caso, las respuestas posibles eran: (1) > 5 años, (2) 5 años o menos, o (3) sin experiencia. Por tanto, se trata de una variable categórica que ha sido desarrollada expresamente para este trabajo. Variables relacionadas con la tecnología: ‐ Privacidad: “Siento que mi privacidad personal está a salvo cuando compro por Internet”. La medida original de esta variable estaba en inglés (Vinhal et al., 2014), y se tradujo literalmente al español debido al público objetivo seleccionado. Esta escala varía del (1) totalmente en desacuerdo al (7) totalmente de acuerdo. ‐ Costes de transacción. Esta variable se ha dividido en cuatro sub-apartados: o Coste de búsqueda y tiempo: “En Internet, el tiempo invertido en buscar un producto es menor con respecto al entorno físico”(Arce y Cebollada, 2013). Esta escala varía del (1) totalmente en desacuerdo al (7) totalmente de acuerdo. o Coste de envío y transporte: “Los gastos de envío si compro de manera online son mayores que el coste de transportar el producto desde el establecimiento físico a mi domicilio” (Arce y Cebollada, 2013). Esta escala varía del (1) totalmente en desacuerdo al (7) totalmente de acuerdo. o Coste de espera: “El coste de espera es mayor si realizo la compra del producto elegido de manera online que en un establecimiento físico” (Arce y Cebollada, 2013). Esta escala varía del (1) totalmente en desacuerdo al (7) totalmente de acuerdo. 33 o Coste monetario: “El coste económico de un producto es mayor si lo compro de manera online que en un establecimiento físico” (en este caso, la medida es de elaboración propia).Esta escala también varía del (1) totalmente en desacuerdo al (7) totalmente de acuerdo. ‐ Facilidad de uso: “En Internet todo es fácil de entender” (Belanche et al., 2012). La medida original de esta variable estaba en inglés, y se tradujo literalmente al español debido al público objetivo seleccionado. Esta escala varía del (1) totalmente en desacuerdo al (7) totalmente de acuerdo. Variables sociodemográficas: ‐ Edad: “Indicaen qué intervalo de edad te encuentras”. Es un tipo de variable categórica en el que se ofrecían los siguientes intervalos de respuesta al participante: Menor a 18 años Entre 35 y 44 65 o más Entre 18 y 24 años Entre 45 y 54 Entre 25 y 34 Entre 55 y 64 ‐ Género: Es un tipo de variable categórica dicotómica donde los participantes debían indicar si eran hombres o mujeres. ‐ Educación: “Nivel de formación”. Es un tipo de variable categórica y el participante tenía que señalar el nivel de estudios máximo completado, pudiendo elegir entre: Sin estudios Estudios secundarios Estudios primarios Estudios universitarios ‐ Ocupación: Es un tipo de variable categórica donde los participantes debían indicar su ocupación entre las siguientes alternativas: estudiante, empleado, desempleado, jubilado, tareas del hogar. Es importante notar que hay clasificaciones de la ocupación mucho más completas, pero teniendo en cuenta el limitado número de respuestas que se esperaba obtener, se optó por una clasificación lo más general posible. ‐ Variable dependiente “Research shopper”: “En términos generales, para el producto elegido, suelo buscar información de manera online (en Internet) y 34 comprar en la tienda física (offline)”. Esta escala ha sido elaborada propiamente para este trabajo y varía del (1) totalmente en desacuerdo al (7) totalmente de acuerdo. Variables dependientes (consecuencias): ‐ Satisfacción: en esta variable se ha realizado dos cuestiones: o Satisfacción multicanal: “En términos generales, me satisface poder buscar información sobre los productos online y comprarlos offline.” (Belanche et al., 2012). La medida original de esta variable estaba en inglés, y se tradujo literalmente al español debido al público objetivo seleccionado. Esta escala varía del (1) totalmente en desacuerdo al (7) totalmente de acuerdo. o Satisfacción global: “Estoy satisfecho con la compra que hice del producto”(en este caso, de propia elaboración). Ésta también es una escala enumerada del (1) totalmente en desacuerdo al (7) totalmente de acuerdo. ‐ Lealtad: “Tengo intención de seguir comprando este producto en el futuro próximo.”(Belanche et al., 2012). La medida original de esta variable estaba en inglés, y se tradujo literalmente al español debido al público objetivo seleccionado. Esta escala varía del (1) totalmente en desacuerdo al (7) totalmente de acuerdo. ‐ Boca-oído: “Tengo intención de hablar positivamente acerca del producto” (medida de elaboración propia). Por último, esta escala varía del (1) totalmente en desacuerdo al (7) totalmente de acuerdo. Una vez presentadas todas las preguntas (siendo las medidas sociodemográficas las últimas en presentarse de acuerdo con las buenas prácticas a la hora de elaborar un cuestionario), el cuestionario finalizaba agradeciendo la contribución del participante. 35 5. RESULTADOS Para llevar a cabo el análisis de los datos obtenidos en las encuestas, se han tabulado en primer lugar todos los datos en una hoja de cálculo Excel, de la que posteriormente se han podido sacar conclusiones gracias al programa estadístico “SPSS Statistics”. Este programa permite realizar análisis estadísticos bien para investigaciones de mercado o bien para realizar gestión de datos, documentación de éstos, etc. En esta sección se presentan los principales resultados del trabajo. En primer lugar se hace una breve descripción de la muestra detallando las principales características sociodemográficas de los participantes. Seguidamente se presentan los resultados de los análisis realizados para ver cuáles son los principales antecedentes y consecuencias del “research shopper”. Por último, aunque no se ha propuesto ninguna hipótesis al respecto, se analiza si el tipo de producto influye en la posibilidad o no de ser “research shopper”. 5.1 DESCRIPCIÓN DE LA MUESTRA Figura 5.1. Distribución de la muestra en función de la edad. 62,8 37 17,4 53 24,9 69 32,4 29 13,6 125,6 73,3 0 10 20 30 40 50 60 70 <18 Entre 18 y 24 Entre 25 y 34 Entre 35 y 44 Entre 45 y 54 Entre 55 y 64 65 o más Edad Número total de encuestados con esa edad % de encuestados con esa edad  En primer lugar, se procedió a investigar cuáles eran las características sociodemográficas de los participantes en el estudio. De esta manera, se observa que en función del género, la muestra se encuentra bastante equilibrada: el 53,1% de los participantes son mujeres y el 46,9% hombres. En términos de edad, también están 36 incluidos muchos estratos de la población, siendo los intervalos de edad más representados los de entre 25-34 años y los de 35-44 años (con un 24,9% y un 32,4% respectivamente). En la figura 5.1 se observa la distribución de la muestra en función de la edad con más detalle. A su vez, el 62,9% cuenta con estudios universitarios, el 28,6% con estudios secundarios, y el 8,5% con estudios primarios. Por otro lado, el 84,5% de la muestra reside en áreas urbanas y el 15,5% en zonas rurales. En función de la ocupación, la mayoría de la muestra son empleados (63,8%), pero también hay estudiantes (15%), parados (10,8%), jubilados (5,6%) y amos/as de casa (4,7%). Por último, la mayoría de personas han expresado que se conectan varias veces al día a Internet (90,1%) y que tienen una experiencia superior a 5 años en el uso de la red (88,3%). Este análisis descriptivo de las características sociodemográficas de la muestra parece indicar que a pesar del muestreo no probabilístico realizado, hay un gran número de consumidores diferentes representados, lo que quizás permitirá generalizar los resultados obtenidos. Figura 5.2. Total de participantes y porcentaje en función del tipo de producto elegido. 74 34,7 56 26,3 48 22,5 35 16,4 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Ropa Viajes Productos tecnológicos Libros Tipo de producto Total participantes que eligen esta opción % participantes que eligen esta opción  En segundo lugar, los participantes han contestado la encuesta pensando en diferentes tipos de producto. Un 22,5% seleccionó un producto tecnológico, un 26,3% escogió viajes, un 34,7% eligió ropa, y un 16,5% contestó pensando en un libro. En la figura 5.2 se muestra el número total de participantes que han seleccionado cada tipo producto. Por otra parte, se construyó una nueva variable combinando las preguntas relativas a dónde buscó información (offline vs. online) y dónde realizó (offline vs. online) la 37 compra del producto seleccionado, para determinar qué porcentaje de la muestra se había comportado como un “research shopper”. Esta combinación dio como resultado que un 22,1% de la muestra había buscado información online y comprado finalmente offline, comportándose por tanto como un “research shopper”. Este porcentaje es suficientemente elevado como para justificar el interés por este segmento de consumidores. 5.2 CONTRASTE DE HIPÓTESIS 5.2.1 Antecedentes Para contrastar las hipótesis relativas a los antecedentes del “research shopper” se utilizaron diversas herramientas del programa estadístico SPSS. En primer lugar, para comprobar las hipótesis 1-10, se realizó un análisis de regresión. Para poder realizar esta operación, en primer lugar se dicotomizaron las variables categóricas incluidas en la investigación (educación, ocupación y edad), salvo el género que ya es una variable de este tipo. Para cada una de estas variables se generaban tantas variables dummy como número de categorías tenía dicha variable menos una (para evitar la multicolinealidad), de manera que tomaban el valor “1” cuando el caso pertenecía a dicha categoría de la variable o el valor “0” si no pertenecían a la misma. Por ejemplo, para el caso de la edad, si un individuo había marcado la opción de más de 65 años, tomaría el valor “1” en la variable dummy “>65 años vs. resto”, y el valor “0” en el resto de variables dummy relativas a la edad. El resto de variables se midieron a través de escalas y no tuvieron que ser modificadas. Tabla 5.3. Resultados del análisis de regresión. Hipótesis Variable Independiente Coeficientes tipificados (Beta) t Sig. - (Constante) 0,637 0,525 H1 Necesidad tangible 0,215 3,044 0,003* H2 Incertidumbre 0,246 3,381 0,001* H3 Privacidad -0,048 -0,637 0,525 H4 Experiencia (autoeficacia) 0,104 1,376 0,170 H5a Coste envío -0,063 -0,889 0,375 38 H5b Coste espera 0,208 3,055 0,003* H5c Coste económico 0,019 0,260 0,795 H5d Coste búsqueda -0,048 -0,700 0,485 H6 Facilidad uso -0,021 -0,306 0,760 H7 > 65 años vs. resto 0,304 2,570 0,011* 55-64 años vs. resto 0,099 0,765 0,445 45-54 años vs. resto 0,129 0,758 0,449 35-44 años vs. resto 0,207 0,927 0,355 25-34 años vs. resto 0,198 0,951 0,343 18-24 años vs. resto 0,274 1,691 0,092 H8 GÉNERO -0,101 -1,495 0,137 H9 Estudios primarios vs. resto 0,067 0,927 0,355 Estudios secundarios vs. resto 0,049 0,701 0,484 H10 Estudiante vs. resto -0,011 -0,071 0,944 Empleado vs. resto 0,005 0,033 0,973 Desempleado vs. resto 0,042 0,364 0,716 Jubilado vs. resto -0,129 -1,252 0,212 Nota: “*” Coeficientes significativos (p < 0,05). Los resultados del análisis de regresión se muestran en la tabla 5.3. En primer lugar, merece la pena destacar que el análisis de regresión consigue explicar parcialmente la variable dependiente (“research shopper”), puesto que se obtiene un R2 de 0,313. En relación con las variables relacionadas con el individuo, se puede observar que las variables “necesidad tangible” e “incertidumbre” influyen de una manera positiva y significativa en la variable “research shopper”. Este resultado confirma las hipótesis 1 y 2; esto es, una mayor necesidad tangible del individuo y una mayor incertidumbre percibida en Internet afectarán positivamente en la probabilidad de ser “research shopper”. Sin embargo, la hipótesis 3 se rechaza ya que la “experiencia” (medida a través de la autoeficacia) no ejerce un efecto significativo sobre la variable dependiente (“research shopper”). En segundo lugar, en relación con las variables de la tecnología, se puede observar que el “coste de espera” ejerce un efecto positivo y significativo en la variable “research shopper”. Este resultado confirma la hipótesis 5c y sugiere que un mayor coste de espera percibido de un producto en Internet, afectarán positivamente en la probabilidad 39 de ser “research shopper”. Sin embargo, las hipótesis 4, 5 (a, b, d) y 6 se rechazan ya que las variables “privacidad”, “coste de búsqueda”, “coste de envío”, “coste económico” y “facilidad de uso”, no ejercen un efecto significativo sobre la variable “research shopper”. Por último, en relación con las variables sociodemográficas, se observa que el género, educación y ocupación no afectan a la variable “research shopper”, por lo que se rechazan las hipótesis 8, 9 y 10. En cambio, centrándonos en la edad, se puede ver que el hecho de tener más de 65 años influye positiva y significativamente en la posibilidad de ser “research shopper”, por lo que se confirma la hipótesis 7 que señala que a mayor edad del consumidor, mayor será la probabilidad de que éste se comporte como un “research shopper”. En resumen, cuatro factores parecen clave para aumentar la probabilidad de que el consumidor se comporte como un “research shopper”: las necesidades tangibles, la incertidumbre, el coste de espera del producto en Internet y la edad (en concreto, el pertenecer al grupo de edad 65 o más años). 5.2.2 Consecuencias Para contrastar las hipótesis relativas a las consecuencias del “research shopper” (hipótesis 11 - 13) se utilizó de nuevo el programa estadístico SPSS. En concreto, se utilizó el análisis de correlaciones bivariadas para valorar si el comportarse como un “research shopper” influía en la satisfacción con el producto, lealtad con el producto y la generación de boca-oído positivo sobre el mismo. 40 Tabla 5.4. Resultados de las consecuencias del “research shopper”. RESEARCH SHOPPER SATCOMPRA LEALTAD WOM RESEARCH SHOPPER Correlación de Pearson 1 0,039 -0,029 0,002 Sig. (bilateral) 0,570 0,670 0,981 N 213 213 213 213 SATCOMPRA Correlación de Pearson 0,039 1 0,643* 0,681* Sig. (bilateral) 0,570 0,000 0,000 N 213 213 213 213 LEALTAD Correlación de Pearson -0,029 0,643* 1 0,552* Sig. (bilateral) 0,670 0,000 0,000 N 213 213 213 213 WOM Correlación de Pearson 0,002 0,681* 0,552* 1 Sig. (bilateral) 0,981 0,000 0,000 N 213 213 213 213 Nota: “*” Coeficientes significativos (p < 0,05). Tal y como se presenta en la tabla 5.4 no se encuentra correlación significativa entre “research shopper” y sus posibles consecuencias relativas a la “satisfacción”, “lealtad” y “boca-oído”. Se rechazan por tanto las hipótesis 11, 12 y 13. En cambio, como era de esperar, se encuentran correlaciones positivas y significativas entre la satisfacción, lealtad y boca-oído. Sin embargo, no se habían propuesto hipótesis relativas a estas relaciones. Del mismo modo, se realizó una serie de regresiones lineales siendo las variables “satisfacción”, “lealtad” y “boca-oído” las variables dependientes y el “research shopper” la variable independiente, sin encontrar una relación significativa en ninguno de los casos. 41 Tabla 5.5. Resultados “research shopper”. RESEARCH SHOPPER SATISFACCIÓN DE SER RESEARCH SHOPPER INTENCIÓN DE COMPRA OFFLINE INTENCIÓN DE SEGUIR SIENDO RESEARCH SHOPPER RESEARCH SHOPPER Correlación de Pearson 1 0,652* 0,572* 0,685* Sig. (bilateral) 0,000 0,000 0,000 N 213 213 213 213 SATISFACCIÓN DE SER RESEARCH SHOPPER Correlación de Pearson 0,652* 1 0,537* 0,729* Sig. (bilateral) 0,000 0,000 0,000 N 213 213 213 213 INTENCIÓN DE COMPRA OFFLINE Correlación de Pearson 0,572* 0,537* 1 0,699* Sig. (bilateral) 0,000 0,000 0,000 N 213 213 213 213 INTENCIÓN DE SEGUIR SIENDO RESEARCH SHOPPER Correlación de Pearson 0,685* 0,729* 0,699* 1 Sig. (bilateral) 0,000 0,000 0,000 N 213 213 213 213 Nota: “*” Coeficientes significativos (p < 0,05). Sin embargo, sí se encuentra una correlación positiva entre la variable “research shopper” y las variables “satisfacción de ser research shopper”, “intención de compra offline” e “intención de seguir siendo research shopper” tal y como se presenta en la tabla 5.5. Esto es, aunque tampoco se había hipotetizado, el “research shopper” parece que no afecta a la satisfacción o lealtad con un producto, sino a la satisfacción y lealtad hacia la forma en la que se compra. De manera similar, también se llevaron a cabo una serie de regresiones siendo las variables “satisfacción de ser research shopper”, “intención de compra offline” e “intención de seguir siendo research shopper” las variables dependientes y el “research shopper” la variable independiente. En todos los casos, la influencia del “research shopper” era positiva y significativa. 48 shopper”. Por otro lado, en este trabajo los datos se han analizado a través de regresiones lineales, diferencias de medias y ANOVAs. Por tanto, una segunda limitación es que no se ha podido analizar en un único modelo todos los antecedentes y consecuencias del “research shopper” a la vez. Quizás, en el futuro se podría desarrollar un modelo de ecuaciones estructurales para analizar de manera global este fenómeno. Finalmente, como futura línea de investigación, sería interesante también analizar el fenómeno contrario; es decir, aquellos consumidores que miran en el establecimiento físico pero compran a través de Internet (lo que se conoce como “showrooming”), observando si influyen o no las mismas variables consideradas para el “research shopper”. Este análisis podría tener una gran importancia para las empresas a la hora de desarrollar su estrategia multicanal. 49 7. BIBLIOGRAFÍA ARCE, M., CEBOLLADA, J. (2013): “Elección de canal de compra y estrategia multicanal: Internet vs. tradicional. Aplicación a la compra en una cadena de supermercados”, Cuadernos de Economía y Dirección de la Empresa, Vol. 16, Nº 2, páginas 108-122. BELANCHE, D., CASALÓ, L.V., GUINALÍU, M. (2012): “Website usability, consumer satisfaction and the intention to use a website: The moderating effect of perceived risk”, Journal of Retailing and Consumer Services, Vol. 19, Nº 1, páginas 124-132. BETANCOURT, R. (2005): The Economics of Retailing and Distribution. Edward Elgar Publishing, Cheltenham (Reino Unido). BONET, A. (2012): “¿Cómo es el consumidor multicanal?”, angelbonet.com el blog de tendencias de Marketing e Innovación. Disponible en: http://www.angelbonet.com/2012/01/como-es-el-consumidor-multicanal/ [Fecha de consulta: 27 de noviembre de 2013]. CHINTAGUNTA, P.K., CHU, J., CEBOLLADA, J. (2012): “Quantifying transaction costs in online/offline grocery channel choice”, Marketing Science, Vol. 31, Nº 1, páginas 96-114. CNMC (2014): “Informe sobre el comercio electrónico en España a través de entidades de medios de pago. Segundo trimestre de 2013”, CNMC (Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia). Disponible en: http://cnmcblog.es/wpcontent/uploads/2014/03/Informe-ComercioElectronico-2Q-13.pdf [Fecha de consulta: 3 de junio de 2014]. DONTHU, N., GARCÍA, A. (1999): “Observations: The Internet shopper”, Journal of Advertising Research, Vol. 39, Nº 3, páginas 52-58. DOUBLE CLICK (2004): “Multi-channel shopping study-Holiday 2003”, DoubleClick, Inc. http://www.doubleclick.com/us/knowledge_central/research/email_solutions/ GARÍN MUÑOZ, T., PÉREZ AMARAL, T. (2011): “Factores determinantes del comercio electrónico en España”, Boletín Económico de ICE, Nº 3016, páginas 51-65. GREWAL, D., IYER, G.R., LEVY, M. (2004): “Internet Retailing: Enablers, Limiters and Market consequences”, Journal of Business Research, Vol. 57, Nº 7, páginas 703– 713. HANSEN, T. (2006): “Determinants of consumers’ repeat online buying of groceries”, 50 International Review of Retail, Distribution and Consumer Research, Vol. 16, Nº 1, páginas 93–114. HARRIS, M.A., RODGERS, S. (2003): “Gender and E-Commerce: An Exploratory Study”, Journal of Advertising Research, Vol. 43, Nº 3, páginas 322-329. JOINES, J.L., SCHERER, C.W., SCHEUFELE, D.A. (2003): “Exploring Motivations for Consumer Web Use and Their Implications for E-Commerce”, Journal of Consumer Marketing, Vol. 20, Nº 2, páginas 90-108. KUMAR, V., VENKATESAN, R. (2005): “Who are the multichannel shoppers and how do they perform?: Correlates of multichannel shopping behavior”, Journal of Interactive Marketing, Vol. 19, Nº 2, páginas 44-62. LI, H., KUO, C. y RUSSELL, M.G. (1999): “The Impact of Perceived Channel Utilities, Shopping Orientations, and Demographics on the Consumer’s Online Buying Behavior”, Journal of Computer-Mediated Communication, Vol. 5, Nº 2. Disponible en: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1083-6101.1999.tb00336.x/full [Fecha de consulta: 15 de enero de 2014]. LIANG, T.P., HUANG, J.S. (1998): “An empirical study on consumer acceptance of products in electronic markets: a transaction cost model”, Decision Support Systems, Vol. 24, Nº 1, páginas 29-43. McKNIGHT, D.H., CHOUDHURY, V., KACMAR, C. (2002): “Developing and validating trust measures for e-commerce: An integrative typology”. Information Systems Research, Vol. 13, Nº 3, páginas 334−359. NESLIN, S.A., GREWAL, D., LEGHORN, R., SHANKAR, V., TEERLING, M.L., THOMAS, J.S., VERHOEF, P.C. (2006): “Challenges and opportunities in multichannel customer management”, Journal of Service Research, Vol. 9, Nº 2, páginas 95−112. ORÚS, C. (2012): “La búsqueda de información multicanal como herramienta para ganar auto-confianza”, Cuadernos Red de Cátedras Telefónica, páginas 1-13. Disponible en: http://catedratelefonica.unizar.es/pdfsCuadernos/Carlos_Orus.pdf [fecha de consulta: 13 de enero de 2014]. PECK, J., CHILDERS, T.L. (2006): “If I touch it I have to have it: Individual and environmental influences on impulse purchasing”, Journal of Business Research, Vol. 59, Nº 6, páginas 765-769. PONS, S. (2011): “Navega más seguro con el protocolo HTTPS”, Softonic, 18 de julio de 2011. Disponible en: http://articulos.softonic.com/protocolo-https-navega-seguro 51 [Fecha de consulta: 27 de noviembre de 2013]. ROHM, A.J., SWAMINATHAN, V. (2004): “A Typology of Online Shoppers Based on Shopping Motivations”, Journal of Business Research, Vol. 57, Nº 7, páginas 748757. SCHLOSSER, A.E., BARNETT-WHITE, T., LLOYD, S.M. (2006): “Converting website visitors into buyers: How web site investments increase consumer trusting beliefs and online purchase intentions”, Journal of Marketing, Vol. 70, Nº 2, páginas 133−148. STAFFORD, T.F., TURAN, A., RAISINGHANI, M.S. (2004): “International and Cross Cultural Influences on Online Shopping Behavior”, Journal of Global Information Technology Management, Vol. 7, Nº 2, páginas 70-87. VAN SLYKE, C., COMUNALE, C.L., BELANGER, F. (2002): “Gender Differences in Perceptions of Web-Based Shopping”, Communications of the ACM, Vol. 45, Nº 8, páginas 82-86. VERHOEF, P.C., NESLIN, S.A., VROOMEN, B. (2007): “Multichannel customer management: Understanding the research-shopper phenomenon”, International Journal of Research in Marketing, Vol. 24, Nº 2, páginas 129-148. VINHAL, M., LAROCHE, M., RICHARD, M.O. (2014): “How to reduce perceived risk when buying online: The interactions between intangibility, product knowledge, brand familiarity, privacy and security concerns”, Journal of Retailing and Consumer Services, Vol. 21, Nº 4, páginas 619-629. YELLAVALI, B., HOLT, D., JANDIAL, A. (2004): Retail multi-channel integration, delivering a seamless customer experience. Infosys Technologies Ltd., Dallas (Estados Unidos de América). 52 ANEXOS I. CUESTIONARIO CUESTIONARIO TRABAJO FIN DE GRADO Hola, mi nombre es Irene Escuer y estoy realizando mi Trabajo Fin de Grado en la Universidad de Zaragoza sobre el comportamiento de compra multicanal. La información que aporte será totalmente anónima y simplemente se utilizará con fines académicos. Para responder al resto de la encuesta, selecciona uno de los tipos de productos que te proponemos a continuación. El resto de la encuesta hará referencia a tu elección: Ropa Productos tecnológicos Viajes Libros 1. Valora entre 1 y 7 tu grado de acuerdo o desacuerdo con las siguientes frases, siendo (1) totalmente en desacuerdo y (7) totalmente de acuerdo: 1 2 3 4 5 6 7 1. Me gusta poder tocar los productos en una tienda física. 2. Creo que la compra online puede causarme problemas técnicos. 3. Siento que mi privacidad personal está a salvo cuando compro por Internet. 4. En Internet todo es fácil de entender. 5. Creo que tengo las habilidades necesarias para navegar por Internet y completar acciones online. 2. Valora entre 1 y 7 tu grado de acuerdo o desacuerdo con las siguientes afirmaciones, siendo (1) totalmente en desacuerdo y (7) totalmente de acuerdo: 53 1 2 3 4 5 6 7 1. En Internet, el tiempo invertido en buscar un producto es menor con respecto al entorno físico. 2. Los gastos de envío si compro de manera online son mayores que el coste de transportar el producto desde el establecimiento físico a mi domicilio. 3. El coste de espera es mayor si realizo la compra del producto elegido de manera online que en un establecimiento físico. 4. El coste económico de un producto es mayor si lo compro de manera online que en un establecimiento físico. 3. Valora entre 1 y 7 tu grado de acuerdo o desacuerdo con las siguientes afirmaciones, siendo (1) totalmente en desacuerdo y (7) totalmente de acuerdo: 1 2 3 4 5 6 7 1. En términos generales, para el producto elegido, suelo buscar información de manera online (en Internet) y comprar en la tienda física (offline). 2. En términos generales, me satisface poder buscar información sobre los productos online y comprarlos offline. 3. Tengo intención de seguir comprando estos productos en establecimientos offline (tiendas físicas) en el futuro próximo. 4. Tengo intención de seguir comprando productos sobre los que puedo buscar información online y comprarlos offline con posterioridad. 4. Por favor, piensa en la última ocasión que compraste el producto que has escogido al comienzo del cuestionario. Indica dónde buscaste información sobre dicho producto (puedes marcar más de una opción): Tienda física Internet 54 5. Por favor, piensa en la última ocasión que compraste el producto que has escogido al comienzo del cuestionario. Indica dónde adquiriste el producto (solamente es posible marcar una opción): Tienda física Internet 6. En relación a esta última compra que has estado recordando, valora entre 1 y 7 tu grado de acuerdo o desacuerdo con las siguientes afirmaciones, siendo (1) totalmente en desacuerdo y (7) totalmente de acuerdo: 1 2 3 4 5 6 7 1. Estoy satisfecho con la compra que hice del producto. 2. Tengo intención de seguir comprando este producto en el futuro próximo. 3. Tengo intención de hablar positivamente acerca del producto. 7. Indica en qué intervalo de edad te encuentras: Menor a 18 años Entre 35 y 44 65 o más Entre 18 y 24 años Entre 45 y 54 Entre 25 y 34 Entre 55 y 64 8. Género: Hombre Mujer 9. Área de residencia: Rural Urbana 10. Nivel de formación: Sin estudios Estudios secundarios Estudios primarios Estudios universitarios 55 11. Ocupación: Estudiante Jubilado Empleado Tareas del hogar Desempleado 12. Señala el número de años de experiencia que tienes en el uso de Internet: > 5 años 5 años o menos Sin experiencia 13. ¿Con qué frecuencia sueles acceder a Internet? Varias veces al día Varias veces a la semana Varias veces al mes Casi nunca MUCHAS GRACIAS POR SU COLABORACIÓN 