Artículo de investigación                     DOI: https://doi.org/10.61154/holopraxis.v8i1.3454

 

¿Es TikTok el camino para el éxito comercial en redes sociales? La intención de uso

 

Is TikTok the path to commercial success on social networks? The intention to use

 

Dayana Reyes Aguilara, Lorenzo Bonisolib.

 

a Universidad Técnica de Machala, Machala, El Oro, Ecuador, Email: dreyes8@utmachala.edu.ec, ORCID: https://orcid.org/0009-0009-3025-1402

 

b Universidad Técnica de Machala, Machala, El Oro, Ecuador, Email: ibonisoli@utmachala.edu.ec, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3336-5658

 

Recibido: 8 de septiembre de 2023

Aprobado: 3 de enero de 2024

 

RESUMEN

Este estudio se dedicó a examinar la intención de empleo de la plataforma TikTok con propósitos comerciales en el ámbito de las redes sociales. Para ello, se aplicó un Modelo de Aceptación de Tecnología (TAM) ampliado que incorpora variables como la facilidad de uso percibida, utilidad de uso percibida y la masa crítica, cuyos antecedentes se investigaron minuciosamente. La muestra consistió en 172 individuos jóvenes de entre 18 y 25 años, cuyas respuestas se sometieron a análisis mediante la técnica CB-SEM. Los hallazgos indicaron que tanto la facilidad de uso como la utilidad de uso percibida presentan una correlación estadísticamente significativa con la intención de uso. Sin embargo, se observó que la masa crítica no muestra una relación significativa con esta última variable. Esto sugiere que una mayor popularidad de la plataforma podría no ser un factor determinante para su adopción, posiblemente debido a preocupaciones sobre la promoción de estereotipos de belleza en TikTok.

 

Descriptores: Redes sociales; plataforma digital; capital social; comercio electrónico; comercialización. (Tesauro UNESCO).

 

 

ABSTRACT

This study was dedicated to examining the intention to use the TikTok platform for commercial purposes in the field of social networks. To do so, an extended Technology Acceptance Model (TAM) was applied, incorporating variables such as perceived ease of use, perceived usefulness, and critical mass, whose antecedents were thoroughly investigated. The sample consisted of 172 young individuals between the ages of 18 and 25, whose responses were subjected to analysis using the CB-SEM technique. The findings indicated that both perceived ease of use and perceived usefulness showed a statistically significant correlation with intention to use. However, it was observed that critical mass did not show a significant relationship with this latter variable. This suggests that greater popularity of the platform might not be a determining factor for its adoption, possibly due to concerns about promoting beauty stereotypes on TikTok.

 

Descriptors: Social networks; digital platform; social capital; electronic commerce; commercialization (UNESCO Thesaurus).

 

INTRODUCCIÓN

La irrupción de las redes sociales en el ámbito del marketing, desde la etapa conocida como 1.0, experimentó una consolidación significativa durante la fase 2.0, momento en el cual su base de usuarios creció de manera notable al volverse accesible para el público en general. A través de estas plataformas, no solo se pueden promocionar productos y servicios, sino también comunicar los valores de una marca mediante contenido de entretenimiento. Las redes sociales otorgan a las empresas, a través de enfoques de marketing innovadores, la capacidad de comprender el comportamiento y las preferencias del consumidor para interactuar con ellos de manera efectiva. Asimismo, se convierten en fuentes de información cruciales en el proceso de compra del consumidor, permitiendo obtener detalles sobre los productos antes de adquirirlos. La información obtenida en estos entornos es tanto oportuna como precisa, basándose en la interacción entre diversos usuarios, lo que disminuye la incertidumbre en torno a los atributos de los productos y las características de la empresa.

De acuerdo con el enfoque propuesto por (Ancillai et al., 2019), las redes sociales pueden ser aprovechadas para facilitar la interacción comercial con los clientes, mejorando particularmente las capacidades de venta. Esto se debe a que estas plataformas proporcionan a los usuarios acceso a tiendas en línea e información sobre mercados locales e internacionales, agilizando el proceso de decisión de compra. La constante evolución de las tecnologías, especialmente a raíz de la llegada de la pandemia del Covid-19, ha convertido en un requisito imperativo la adopción de nuevas herramientas tecnológicas. La pandemia obligó a las empresas a innovar en su forma de comunicarse con los clientes, y entre las nuevas formas de llegar al consumidor, las redes sociales ocupan un lugar destacado. Estas se han vuelto indispensables al permitir a los usuarios interactuar y comunicarse con personas de diversos ámbitos a nivel global (Dedeoğlu et al., 2020), además de servir como fuente de información para la toma de decisiones de compra.

Redes sociales ampliamente utilizadas como Facebook, Instagram y YouTube han establecido un canal de comunicación directa entre las marcas y sus clientes (Bahcecik et al., 2019). Estas plataformas posibilitan a las empresas compartir información sobre sus productos y darse a conocer ante posibles clientes o futuros colaboradores. Un ejemplo destacado en la actualidad es TikTok, una plataforma que permite a los usuarios grabar, editar y compartir videos cortos que influyen positivamente en la satisfacción de uso de estas plataformas. Su popularidad se debe a que facilita a los usuarios la creación y visualización de videoclips de tan solo 15 segundos, presentando contenido creativo y atractivo.

TikTok se posicionó como la cuarta plataforma más popular en enero de 2021, destacando particularmente en la categoría de productos de belleza (Indrawati & Muthaiyah, 2022). Esto ha motivado a las marcas a utilizarla como canal para llegar a sus consumidores. Se diferencia de otras redes sociales por su formato de publicación, contenido y público objetivo. Utiliza el formato de videos cortos y se enfoca en el entretenimiento a través del humor. Su audiencia principal se compone principalmente de usuarios jóvenes. Seekis y Kennedy (2023) indican que, a diferencia de Instagram, donde el contenido se muestra según las cuentas seguidas, TikTok encuentra y filtra contenido personalizado según los intereses del usuario. Se centra en videos extravagantes e informales que pueden ser una herramienta poderosa de persuasión a través de contenido que genere experiencias nuevas para el usuario. TikTok es conocida por su diseño intuitivo, que facilita la edición y creación de videos, incluyendo música, y se divide en dos secciones principales: "Para ti" y "Discover".

En el dinámico panorama digital actual, TikTok ha surgido como un fenómeno cultural y comercial de gran magnitud, especialmente entre la generación Z y los millennials. A pesar de su inmensa popularidad, la relativa novedad de TikTok ha dejado un vacío significativo en la literatura académica en cuanto a su explotación comercial. Esta carencia subraya la urgencia de investigaciones que exploren a fondo y comprendan el potencial comercial de TikTok. En este contexto, la aplicación del Modelo de Aceptación de Tecnología (TAM) se presenta como esencial, pero se vuelve imperativo expandir sus variables para abarcar adecuadamente las particularidades de esta plataforma. La integración de la intención de uso, facilidad de uso percibida, utilidad de uso percibida y masa crítica ofrece una base sólida para explorar las complejidades y oportunidades que TikTok presenta en el ámbito comercial. Este enfoque no solo colma la brecha en la investigación, sino que también proporcionará valiosos conocimientos para orientar las estrategias de marketing y promoción en esta plataforma en constante crecimiento. Finalmente, esta investigación se dedica a examinar la intención de empleo de la plataforma TikTok con propósitos comerciales en el ámbito de las redes sociales.

 

MÉTODOS

Intención de uso

La disposición de un individuo para integrarse en una red social influye en su intención de uso (Rauniar et al., 2014). La adopción de una tecnología implica la aceptación y posterior utilización de la innovación, y el éxito de su implementación se evalúa a través del grado de adopción (Dahnil et al., 2014). Una vez que los usuarios han optado por incorporar una tecnología, están en posición de tomar una decisión informada sobre si continuarán utilizando el sistema a largo plazo, lo que constituye la base de la intención de uso continuado (Franque et al., 2020). Esta variable es esencial en el Modelo de Aceptación de Tecnología (TAM), ya que permite determinar si la comodidad para el usuario y los beneficios percibidos influyen en la intención de cada individuo de utilizar la tecnología que han adoptado recientemente (Natasia et al., 2021). La actitud hacia el uso puede definirse como los sentimientos, positivos o negativos, que experimentan los individuos al llevar a cabo una determinada conducta (Nuzulita & Subriadi, 2020). De acuerdo con investigaciones, el principal factor que impulsó la adopción de redes sociales por parte de las empresas fue la amplia aceptación de estas plataformas por parte de los consumidores, junto con la facilidad de implementación y la mayor capacidad de comunicación con los clientes (Bogea & Brito, 2018).

 

Facilidad de uso percibida

Se ha observado que la inclinación hacia la utilización de una tecnología está fuertemente influenciada por dos factores: 1) la percepción de su utilidad; y 2) la percepción de su facilidad de uso, esta última referida a la creencia de que el empleo de dicha tecnología implica un esfuerzo mínimo (Nguyen et al., 2020). Se ha demostrado que la facilidad percibida de uso ejerce un impacto significativo en el contexto del comercio electrónico, especialmente cuando el propósito de visitar la plataforma es la búsqueda de información (He et al., 2018). Estudios anteriores indican que cuando se percibe que una tecnología es fácil de utilizar, existe una mayor probabilidad de que las personas mantengan una opinión favorable sobre la misma (Phillips & O’Flaherty, 2019), lo cual se traduce en evaluaciones positivas por parte de los usuarios sobre su utilidad (Al-rahmi et al., 2015). Además, se ha observado que las personas muestran una mayor disposición a adoptar una tecnología cuando perciben sus beneficios (Scherer et al., 2019). Las redes sociales han captado la atención de los especialistas en marketing debido a su capacidad para facilitar las interacciones entre empresas y clientes, lo que posibilita el mantenimiento de vínculos emocionales y psicológicos entre ambas partes (Masrianto et al., 2022). De acuerdo con lo anterior, es posible plantear la siguiente hipótesis:

H1: La facilidad de uso tiene un efecto positivo en la intención de uso de la plataforma de TikTok como instrumento de venta.

 

Utilidad de uso percibida

La percepción de utilidad de las redes sociales se refiere al grado en el que una persona cree que puede contribuir al logro de objetivos de aprendizaje (Mohamed & Lamia, 2018), es decir, cuánto el usuario entiende que el uso de la tecnología puede mejorar su proceso de aprendizaje. Según Huang et al. (2019), este concepto ha demostrado influir en la actitud de los usuarios, lo cual a su vez puede afectar sus intenciones futuras de utilización; por lo tanto, las percepciones de los usuarios sobre la utilidad se hacen evidentes. De acuerdo con Sullivan y Koh (2019), la percepción de utilidad forma parte de los dos constructos fundamentales que explican la intención de uso propuesta por el Modelo de Aceptación de Tecnología (TAM) (Scherer et al., 2019). Según el TAM, se postula que la percepción de utilidad ejercerá influencia sobre la intención de uso (Davis, 1989). De manera similar, la percepción de utilidad puede definirse como los beneficios que los usuarios obtienen en términos de ahorro de tiempo, comodidad, entre otros (Salati & de Souza, 2017). Por lo tanto, este concepto ha sido utilizado para anticipar la adopción de tecnología por parte de los clientes (Kalinic et al., 2019). En base a los conceptos anteriormente descritos, se plantea la siguiente hipótesis:

H2: La utilidad de uso tiene un efecto positivo en la intención de uso de la plataforma de TikTok como instrumento de venta.

 

Masa crítica

Ten y Niels (2020) sostuvieron que la masa crítica puede entenderse como el número mínimo de usuarios necesario para generar un crecimiento sostenible en un Proveedor de Servicios de Medios (MSP por sus siglas en inglés). La masa crítica también es comúnmente reconocida como el "punto de inflexión" ya que puede utilizarse como una señal para promover una acción colectiva hacia la adopción de nuevas tecnologías (He et al., 2021). Esta interpretación de la masa crítica es subjetiva y puede emplearse para anticipar la adopción de tecnología (Lew et al., 2020). La teoría de la masa crítica plantea que una vez que se ha alcanzado un cierto número o proporción de usuarios (masa crítica), el uso debería expandirse rápidamente por toda la comunidad (Markus, 1987). Aunque se considera que la masa crítica es un factor crucial para prever la aceptación de la tecnología de la comunicación (Shen et al., 2013), su impacto en las PYMES aún genera incertidumbre. No obstante, se anticipa que, al alcanzar una masa crítica en los medios, los beneficios externos para los participantes se hacen evidentes (Lin & Lu, 2011), lo que posiblemente se relacione con su interés en involucrarse en prácticas de compromiso con la marca. De acuerdo con estas consideraciones, se puede plantear la siguiente hipótesis:

H3: La masa crítica tiene un efecto positivo en la intención de uso de la plataforma de TikTok como instrumento de venta.

Este estudio adoptó una modalidad de investigación cuantitativa con un enfoque explicativo. El diseño de investigación se enmarcó en un contexto de campo, donde se recopilaron datos directamente de la población de interés. La población objeto de estudio consistió en jóvenes ecuatorianos con edades comprendidas entre los 18 y 20 años. Para la selección de la muestra, se empleó un proceso de contacto a través de correo electrónico y chat personal, resultando en un total de 172 respuestas válidas en la cual el 66% fueron mujeres y el 34% fueron hombres; el 42% manifestó un sueldo familiar de menos de 400$ y el 41% entre 400$ y 800$; además que el 30% de los encuestados aseguró que usa TikTok de 1 a 2 horas al día (Tabla 1).

Para la recolección de datos, se implementó un cuestionario que incluía tres preguntas abiertas y catorce afirmaciones. Estas afirmaciones, seleccionadas como indicadores del modelo teórico, fueron adaptadas y extraídas del trabajo de investigación de (Rauniar et al., 2014) de acuerdo con los objetivos de investigación de este estudio. La evaluación de las afirmaciones se llevó a cabo mediante una escala de Likert de cinco puntos. En cuanto al análisis de datos, se aplicó la técnica de Modelo de Ecuaciones Estructurales basados en la covarianza (CB-SEM). Esta metodología ampliamente reconocida en la investigación del comportamiento del consumidor proporciona un análisis detallado y robusto de los datos recopilados. Su aplicación en esta investigación permitirá examinar las relaciones entre las variables y validar el modelo teórico propuesto.

 

Tabla 1.

Datos Demográficos

Género

obs.

%

Femenino

113

66%

Masculino

59

34%

Total

172

100%

Ingreso Familiar

 

 

Menos de 400$

72

42%

400 - 800$

70

41%

800 - 1600$

22

13%

1600 - 3200$

5

3%

Más de 3200$

3

2%

Total

172

100%

Horas al día en TikTok

 

 

Menos de 1h.

44

26%

1 - 2h.

51

30%

2 - 3h.

36

21%

3 - 5h.

18

10%

Más de 5h.

23

13%

Total

172

100%

Elaboración: Los autores

 

RESULTADOS

Se empleó la técnica de Modelos de Ecuaciones Estructurales (CB-CEM) para evaluar las relaciones entre las variables y analizar los datos recopilados en la encuesta. Con el fin de evaluar el ajuste del modelo,  se emplearon índices como el Chi-cuadrado (Chi-scuare), grados de libertad (degrees of freedom), ChiSqr/df, Error cuadrático medio de aproximación (RMSEA), Índice de bondad de ajuste (GFI), Índice de bondad de ajuste ajustado (AGFI), Índice de bondad de ajuste de parsimonia (PGFI), Residual cuadrático medio estandarizado (SRMR), Índice de ajuste normalizada (NFI), Índice de Tucker-Lewis (TLI), Índice de forma comparativa (CFI) (Hu & Bentler, 1998) (Tabla 2). Los resultados indican que todos los indicadores utilizados cumplen con los criterios de aceptación, lo que confirma que el modelo refleja adecuadamente la realidad investigada.

 

Tabla 2.

Ajuste del Modelo

 

Estimated model

Fluctuación permitida

Fuente

Chi-square

212.446

--

 

Degrees of freedom

84.000

--

 

ChiSqr/df

2.529

De 1 a 3

(Hu & Bentler, 1999)

RMSEA

0.057

<0.06

(Sugawara & MacCallum, 1993)

GFI

0.944

>0.90

(Hu & Bentler, 1999)

AGFI

0.921

>0.90

(Hu & Bentler, 1999)

PGFI

0.661

>0.50

(James et al., 1982)

SRMR

0.035

<0.08

(Hu & Bentler, 1999)

NFI

0.960

>0.90

(Hu & Bentler, 1999)

TLI

0.969

>0.90

(Hu & Bentler, 1999)

CFI

0.975

>0.90

(Hu & Bentler, 1999)

Elaboración: Los autores

 

En la siguiente fase del análisis del CFA, se empieza por verificar la fiabilidad interna, la validez convergente y la validez discriminante del modelo. Se evalúa la relación entre las variables para asegurar que garanticen la misma realidad, mediante los índices de la α de Cronbach (Cronbach, 1951), los cuales se determinan como aceptables si su valor supera el 0.7. A continuación se determina si los indicadores capturan, de manera precisa, el constructo que se intenta medir a través del AVE (Varianza Media Extraída), el cual para ser aceptable debe ser superior de 0.5 (Bagozzi & Yi, 1988). Además, se realiza el análisis de la carga externa de cada indicador el cual, para ser aceptable, debe ser superior a 0.7 y la relación debe ser significativa en la prueba de hipótesis (Bagozzi, 1991) (Tabla 3). Finalmente, la última fase del análisis es la evaluación de la validez discriminante la cual indica hasta qué punto las mediciones de un constructo están menos relacionadas con las mediciones de otros constructos. Para esto se utiliza la matriz HTMT la cual determina que su validez se confirma si su valor es inferior a 0.9 (Tabla 4). En base a los resultados se confirma la fiabilidad interna, la validez convergente y la validez discriminante del modelo. Además, se realiza un análisis asociado con la carga o influencia de las variables observadas sobre las variables latentes en el modelo (Tabla 5).

 

 

 

 

 

 

Tabla 3.

Cronbach, Confiablidad y AVE

 

Cronbach's alpha (standardized)

Cronbach's alpha (unstandardized)

Composite reliability (rho_c)

Average variance extracted (AVE)

FUP

0.868

0.868

0.871

0.626

INTU

0.928

0.927

0.928

0.811

MC

0.860

0.859

0.860

0.674

UTIP

0.917

0.917

0.918

0.690

Elaboración: Los autores

 

Tabla 4.

Validez discriminante (HTMT)

 

FUP

INTU

MC

INTU

0.764

 

 

MC

0.455

0.305

 

UTIP

0.746

0.701

0.398

Elaboración: Los autores

 

Tabla 5.

Outer weight

 

Parameter estimates

Outer loadings (standardized)

Standard errors

T values

P values

MC3 <- MC

1.000

0.785

n/a

n/a

n/a

INTU3 <- INTU

0.931

0.893

0.058

16.014

0.000

UTIP1 <- UTIP

1.125

0.770

0.059

18.929

0.000

UTIP4 <- UTIP

1.121

0.887

0.059

19.044

0.000

FUP2 <- FUP

1.000

0.718

n/a

n/a

n/a

MC2 <- MC

0.990

0.868

0.033

30.114

0.000

UTIP5 <- UTIP

1.020

0.821

0.035

28.764

0.000

MC1 <- MC

1.000

0.808

n/a

n/a

n/a

FUP3 <- FUP

1.067

0.829

0.056

19.165

0.000

INTU1 <- INTU

0.992

0.897

0.056

17.680

0.000

INTU2 <- INTU

1.000

0.911

n/a

n/a

n/a

FUP1 <- FUP

1.042

0.773

0.057

18.226

0.000

FUP4 <- FUP

1.203

0.839

0.057

21.193

0.000

UTIP2 <- UTIP

1.220

0.777

0.058

20.879

0.000

UTIP3 <- UTIP

1.149

0.888

0.060

19.077

0.000

 Elaboración: Los autores

 

Análisis del Modelo Estructural

En la primera fase del modelo estructural (Figura 1), se procede a evaluar los indicadores del ajuste del modelo. Los resultados de esta evaluación indican que el modelo se ajusta de manera satisfactoria. El valor de RMSEA es de 0.529; el de GFI es de 0.944; el índice AGFI es de 0.921; el de PGFI es de 0.661; el de SRMR es de 0.035; el valor de NFI es 0.960; el de TLI es de 0.969 y finalmente el de CFI es de 0.975.

 

Figura 1:

Modelo Estructural

Elaboración: Los autores

El análisis del modelo se centra en la evaluación del nivel de significancia directa de las relaciones entre las variables. Para la prueba de hipótesis se considera un nivel de significancia α de 0.05. Para calcular el nivel de significancia de cada hipótesis, se aplicó la técnica del Bootstrapping. Los resultados obtenidos se muestran en la Tabla 6.

 

Tabla 6.

Bootstrapping

 

Original sample (O)

Sample mean (M)

Standard deviation (STDEV)

T statistics (|O/STDEV|)

P values

FUP -> INTU

0.755

0.759

0.101

7.444

0.000

MC -> INTU

-0.103

-0.103

0.064

1.607

0.109

UTIP -> INTU

0.405

0.402

0.092

4.376

0.000

 Elaboración: Los autores

 

[Nivel de significancia, p-valor < 0.05]

El análisis del modelo estructural se culmina con el cálculo de la R2 de las variables endógenas de modelo. Se debe considerar que, según la literatura, si el valor es de 0.25 es débil; si corresponde a 0.50 entonces es moderado; y finalmente para ser fuerte debe ser de 0.75 (Tomic & Bozic, 2014). Los resultados (Tabla 7) indican que su capacidad predictiva para la variable INTU es moderada.

 

Tabla 7.

R2

 

R-square

INTU

0.633

Elaboración: Los autores

 

DISCUSIÓN

Este estudio se ha realizado con la intención de contribuir con información que apoye a los especialistas de marketing a encontrar nuevos canales de comunicación con los consumidores, ya que como se señaló en la introducción, la literatura respecto al uso de la plataforma TikTok en el ámbito comercial es escasa, por lo tanto, esta investigación se embarca en una travesía por los precursores que subyacen en la determinación de utilizar la plataforma TikTok como un recurso efectivo en estrategias de venta.

El modelo de ecuaciones estructurales se utilizó como un enfoque estadístico avanzado para analizar y validar la relación entre las variables clave de este estudio: facilidad de uso percibida (FUP), utilidad de uso percibida (UTIP), masa crítica (MC) e intención de uso (INTU). Este método permitió, no solo examinar las relaciones directas entre estas variables, sino también evaluar la consistencia interna y la validez discriminante del modelo propuesto. Además, el uso de ecuaciones estructurales facilitó la identificación y cuantificación de las contribuciones individuales de cada variable a la intención de uso de TikTok con fines comerciales. En última instancia, este enfoque proporcionó una comprensión más profunda de los mecanismos subyacentes que influyen en el comportamiento de los usuarios en el contexto comercial de TikTok.Principio del formulario

A través del análisis de ecuaciones estructurales, se confirmó la robustez del modelo propuesto. Los valores de confiabilidad compuesta (rho_c) y la varianza promedio extraída (AVE) indican una buena consistencia interna y convergencia de las medidas utilizadas en el estudio. Además, la validez discriminante se evaluó mediante el índice HTMT, confirmando que las relaciones entre las variables son más fuertes que las relaciones entre diferentes constructos. Es importante destacar que, aunque el modelo proporciona una explicación significativa de la variabilidad en la intención de uso, aproximadamente el 36.7% de esta variabilidad aún no se explica. Esto sugiere la presencia de otros factores no considerados en el modelo que podrían influir en la intención de uso comercial de TikTok.

La Facilidad de Uso Percibida (FUP) emerge como un factor de gran relevancia en la disposición de los individuos a utilizar TikTok de manera efectiva en el ámbito comercial. Además, según estudios anteriores, esta variable tiene una influencia significativa en la intención de adoptar una nueva tecnología (Medina et al., 2021). Por tanto, se ha planteado un modelo que aborda la relación entre FUP y la variable dependiente, la Intención de Uso (INTU), sugiriendo una conexión directa entre ambas. Los resultados obtenidos validan esta hipótesis al demostrar que la facilidad percibida al utilizar la plataforma tiene un impacto significativo en la intención de emplearla con fines comerciales. Estos hallazgos respaldan de manera consistente la investigación de Effendy et al. (2021), quienes también concluyeron que existe una relación significativa entre FUP e INTU. En otras palabras, los usuarios perciben que TikTok es una herramienta de fácil manejo, lo cual se asocia con una mayor disposición a utilizarla de manera efectiva en el contexto comercial. Esta percepción positiva de la facilidad de uso puede ser un factor determinante en la elección de TikTok como plataforma de ventas.

Por otro lado, la Utilidad de Uso Percibida (UTIP) se enfoca en la apreciación que los usuarios tienen respecto a los beneficios concretos que TikTok puede aportar en el contexto de sus actividades comerciales. Este aspecto resulta fundamental, dado que incide directamente en la decisión de los usuarios de incorporar TikTok en sus estrategias de ventas. Un análisis llevado a cabo por Abdullah y Ward (2016) examinó 22 investigaciones que evaluaban la relación entre estas variables. Descubrieron que en 19 de los estudios se observó una correlación positiva y estadísticamente significativa entre la percepción de utilidad e intención de uso. Por tanto, se propone una relación directa entre la variable UTIP y la Intención de Uso (INTU), los resultados arrojados respaldan esta hipótesis al revelar un efecto significativo entre la percepción de utilidad y la intención de uso.

A partir de estos hallazgos, se puede inferir que, si los usuarios perciben que TikTok les proporciona ventajas tangibles y satisfactorias en el ámbito comercial, es mucho más probable que manifiesten la intención de emplear la plataforma en ese sentido. Esta afirmación también se encuentra respalda en la investigación de Keni et al. (2020), quienes concluyeron que, si un usuario percibe beneficios concretos de una plataforma, tendrá una mayor predisposición a adoptarla y utilizarla con éxito en sus actividades comerciales.

En última instancia, la Masa Crítica (MC) se enfoca en la percepción que los usuarios tienen respecto a la popularidad y relevancia de TikTok en el ámbito comercial. Aunque es un factor de importancia destacada, su relación con la Intención de Uso (INTU) puede ser más compleja y, por ende, merece un análisis más detallado. Es evidente que esta variable puede ejercer una influencia en la decisión de los usuarios de utilizar TikTok como herramienta de ventas, pero su impacto podría estar sujeto a la influencia de otros factores adicionales.

Al considerar específicamente la relación entre la Masa Crítica y la Intención de Uso (INTU), los resultados revelan una conclusión sorprendente e inesperada: no existe una relación significativa entre la percepción de popularidad de TikTok entre los usuarios y su intención de utilizar la plataforma como herramienta comercial. Este resultado puede generar interés y curiosidad, sin embargo, podría encontrar sustento en la investigación de (Liu, 2021). Según su estudio, esta red social puede promover estereotipos de belleza que llevan a la burla y crítica de aquellos que no cumplen con los estándares establecidos. Esto sugiere que la popularidad de TikTok puede no ser el factor determinante en la decisión de los usuarios de emplearla para fines comerciales, y que otros elementos pueden tener un peso mayor en esta elección.

Los resultados de este estudio ofrecen valiosas perspectivas para los profesionales del marketing en lo que respecta a la utilización de TikTok como plataforma comercial. En primer lugar, se destaca la importancia de la Facilidad de Uso Percibida (FUP) como factor determinante en la disposición de los usuarios a utilizar TikTok de manera efectiva en el ámbito comercial. Esto sugiere que una interfaz intuitiva y fácil de usar en la plataforma puede ser crucial para atraer y retener la atención de los consumidores.

Asimismo, la Utilidad de Uso Percibida (UTIP) juega un papel fundamental en la decisión de los usuarios de incorporar TikTok en sus estrategias de ventas. La percepción de los beneficios tangibles que la plataforma puede aportar en el contexto de las actividades comerciales es un factor clave que influye en la intención de uso. Los profesionales del marketing deben comunicar claramente estos beneficios para atraer a los usuarios y fomentar su participación en la plataforma.

Por otro lado, resulta sorprendente la falta de una correlación significativa entre la Masa Crítica (MC) y la intención de uso comercial de TikTok. Esto sugiere que la popularidad de la plataforma entre los usuarios no es el único factor determinante en la decisión de utilizarla con fines comerciales. Los profesionales del marketing deben considerar otros elementos, como la facilidad de uso y la utilidad percibida, al diseñar estrategias de marketing en TikTok.

 

 

 

CONCLUSIONES

Los resultados de nuestro estudio respaldan de manera concluyente las hipótesis planteadas, fundamentadas en un análisis robusto mediante el modelo de ecuaciones estructurales. La percepción de la facilidad de uso de TikTok se reveló como un factor de gran influencia en la intención de los usuarios de utilizar la plataforma con fines comerciales. El modelo de ecuaciones estructurales permitió desentrañar la relación directa entre la facilidad percibida y la intención de uso, destacando la importancia de una interfaz intuitiva y fácil de usar para atraer y retener a los consumidores.

Asimismo, el análisis estructural respalda la conexión significativa entre la percepción de los beneficios tangibles que ofrece TikTok para propósitos comerciales y la intención de uso. Los usuarios valoran concretamente los beneficios que la plataforma aporta a sus actividades comerciales, y este hallazgo se sustenta en las relaciones establecidas mediante el modelo de ecuaciones estructurales.

Contrariamente a las expectativas, no se encontró una relación significativa entre la percepción de la popularidad de TikTok y la intención de utilizarla con fines comerciales, ya que puede generar inseguridades entre los usuarios y disminuir su interés en utilizarla como herramienta de ventas. Este estudio proporciona una valiosa comprensión de los factores que afectan la intención de uso de TikTok como herramienta comercial. La facilidad de uso y la utilidad percibidas emergen como factores cruciales, mientras que la masa crítica no parece tener un impacto significativo en esta intención. Estos hallazgos tienen implicaciones importantes para estrategias de marketing digital y desarrollo de productos en el contexto de TikTok como plataforma de ventas.

 

Agradecimientos

Este trabajo de investigación ha sido parcialmente financiado por el “Vicerrectorado de Investigación” de la Universidad Técnica de Machala en el marco del proyecto “Mediación y Moderación en el análisis de la intención de compra de productos orgánicos” del Grupo de Estudios de Sostenibilidad, Res. HCU 159/2022 del 14 de junio de 2022.

 

Contribución

Dayana Reyes Aguilar: investigación, levantamiento de datos, redacción, edición final.

Lorenzo Bonisoli: diseño, metodología, análisis de resultados, supervisión.

 

Conflicto de interés

Los autores no tienen conflictos de interés

 

Financiación

Este proyecto no contó con ninguna fuente de financiación

 

Responsabilidades Éticas

El proyecto fue aprobado por el comité de ética de la institución.

 

REFERENCIAS

Abdullah, F., & Ward, R. (2016). Developing a General Extended Technology Acceptance Model for E-Learning (GETAMEL) by analysing commonly used external factors. Computers in Human Behavior, 56, 238–256. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.11.036

Al-rahmi, W. M., Othman, M. S., & Mi Yusuf, L. (2015). Using Social Media for Research: The Role of Interactivity, Collaborative Learning, and Engagement on the Performance of Students in Malaysian Post-Secondary Institutes. Mediterranean Journal of Social Sciences. https://doi.org/10.5901/mjss.2015.v6n5s2p536

Ancillai, C., Terho, H., Cardinali, S., & Pascucci, F. (2019). Advancing social media driven sales research: Establishing conceptual foundations for B-to-B social selling. Industrial Marketing Management, 82, 293–308. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2019.01.002

Bagozzi, R. P. (1991). Further thoughts on the validity of measures of elation, gladness, and joy. Journal of Personality and Social Psychology, 61(1), 98–104. https://doi.org/10.1037/0022-3514.61.1.98

Bagozzi, R. P., & Yi, Y. (1988). On the evaluation of structural equation models. Journal of the Academy of Marketing Science, 16(1), 74–94. https://doi.org/10.1007/BF02723327

Bahcecik, Y., Akay, S., & Akdemir, A. (2019). A Review of Digital Brand Positioning Strategies of Internet Entrepreneurship in the Context of Virtual Organizations: Facebook, Instagram and Youtube Samples. Procedia Computer Science, 158, 513–522. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.083

Bogea, F., & Brito, E. P. Z. (2018). Determinants of Social Media Adoption by Large Companies. Journal of Technology Management & Innovation, 13(1), 11–18. https://doi.org/10.4067/S0718-27242018000100011

Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16(3), 297–334. https://doi.org/10.1007/BF02310555

Dahnil, M. I., Marzuki, K. M., Langgat, J., & Fabeil, N. F. (2014). Factors Influencing SMEs Adoption of Social Media Marketing. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 148, 119–126. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014.07.025

Davis, F. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. Source: MIS Quarterly. https://doi.org/10.2307/249008

Dedeoğlu, B., Taheri, B., Okumus, F., & Gannon, M. (2020). Understanding the importance that consumers attach to social media sharing (ISMS): Scale development and validation. Tourism Management, 76, 1–16. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2019.103954

Effendy, F., Hurriyati, R., & Hendrayati, H. (2021). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and Social Influence: Intention to Use e-Wallet. Advances in Economics, Business and Management Research, 187. https://doi.org/10.2991/aebmr.k.210831.060

Franque, F. B., Oliveira, T., Tam, C., & Santini, F. de O. (2020). A meta-analysis of the quantitative studies in continuance intention to use an information system. Internet Research, 31(1), 123–158. https://doi.org/10.1108/INTR-03-2019-0103

He, L., Sopjani, L., & Laurenti, R. (2021). User participation dilemmas in the circular economy: An empirical study of Scandinavia’s largest peer-to-peer product sharing platform. Sustainable Production and Consumption, 27, 975–985. https://doi.org/10.1016/j.spc.2021.02.027

He, Y., Chen, Q., & Kitkuakul, S. (2018). Regulatory focus and technology acceptance: Perceived ease of use and usefulness as efficacy. Cogent Business & Management, 5(1), 1459006. https://doi.org/10.1080/23311975.2018.1459006

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

Hu, L., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1–55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118

Huang, F., Teo, T., & Zhou, M. (2019). Factors Affecting Chinese English as a Foreign Language Teachers’ Technology Acceptance: A Qualitative Study. Journal of Educational Computing Research, 57(1), 83–105. https://doi.org/10.1177/0735633117746168

Indrawati, P., & Muthaiyah, S. (2022). eWOM via the TikTok application and its influence on the purchase intention of somethinc products. Asia Pacific Management Review, 1–11. https://doi.org/10.1016/j.apmrv.2022.07.007

James, L., Mulaik, S., & Brett, J. (1982). Causal Analysis: Assumptions, Models, and Data. Beverly Hills: Sage Publications.

Kalinic, Z., Marinkovic, V., Molinillo, S., & Liébana-Cabanillas, F. (2019). A multi-analytical approach to peer-to-peer mobile payment acceptance prediction. Journal of Retailing and Consumer Services, 49, 143–153. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2019.03.016

Keni, K., Tjoe, H., Wilson, N., & Negara, E. S. (2020). The Effect of Perceived Security, Ease of Use and Perceived Usefulness on Intention to Use Towards Mobile Payment Services in Indonesia. Advances in Social Science, Education and Humanities Research, 478, 78–84. https://doi.org/10.2991/assehr.k.201209.010

Lew, S., Tan, G. W.-H., Loh, X.-M., Hew, J.-J., & Ooi, K.-B. (2020). The disruptive mobile wallet in the hospitality industry: An extended mobile technology acceptance model. Technology in Society, 63, 101430. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2020.101430

Lin, K.-Y., & Lu, H.-P. (2011). Why people use social networking sites: An empirical study integrating network externalities and motivation theory. Computers in Human Behavior, 27(3), 1152–1161. https://doi.org/10.1016/j.chb.2010.12.009

Liu, J. (2021). The Influence of the Body Image Presented Through TikTok Trend-Videos and Its Possible Reasons. Advances in Social Science, Education and Humanities Research, 559, 359–363.

Markus, M. L. (1987). Toward a “critical mass” theory of interactive media universal access, interdependence and diffusion. Communication Research: An International Quarterly, 14(5), 491–511. https://www.learntechlib.org/p/139984/

Masrianto, A., Hartoyo, H., Hubeis, A., & Hasanah, N. (2022). Digital Marketing Utilization Index for Evaluating and Improving Company Digital Marketing Capability. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 8(3), 1–8. https://doi.org/10.3390/joitmc8030153

Medina, J., Ábrego, D., & Echeverría, O. (2021). Satisfacción, facilidad de uso y confianza del ciudadano en el gobierno electrónico. Investigación Administrativa, 50(127), 1–20. https://doi.org/10.35426/IAv50n127.04

Mohamed, H., & Lamia, M. (2018). Implementing flipped classroom that used an intelligent tutoring system into learning process. Computers & Education, 124, 62–76. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2018.05.011

Natasia, S., Wiranti, Y., & Parastika, A. (2021). Acceptance analysis of NUADU as e-learning platform using the Technology Acceptance Model (TAM) approach. Procedia Computer Science, 197, 512–520. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.168

Nguyen, M., Fujioka, J., Wentlandt, K., Onabajo, N., Wong, I., Bhatia, R. S., Bhattacharyya, O., & Stamenova, V. (2020). Using the technology acceptance model to explore health provider and administrator perceptions of the usefulness and ease of using technology in palliative care. BMC Palliative Care, 19(1), 138. https://doi.org/10.1186/s12904-020-00644-8

Nuzulita, N., & Subriadi, A. P. (2020). The role of risk‐benefit and privacy analysis to understand different uses of social media by Generations X, Y, and Z in Indonesia. THE ELECTRONIC JOURNAL OF INFORMATION SYSTEMS IN DEVELOPING COUNTRIES, 86(3). https://doi.org/10.1002/isd2.12122

Phillips, C., & O’Flaherty, J. (2019). Evaluating nursing students’ engagement in an online course using flipped virtual classrooms. Student Success, 10(1), 59–71. https://doi.org/10.5204/ssj.v10i1.1098

Rauniar, R., Rawski, G., Yang, J., & Johnson, B. (2014). Technology acceptance model (TAM) and social media usage: An empirical study on Facebook. Journal of Enterprise Information Management, 27(1), 6–30. https://doi.org/10.1108/JEIM-04-2012-0011

Salati, G. H., & de Souza, F. (2017). User´s Perspective of Eletronic Government Adoption in Brazil. Journal of Technology Management & Innovation, 12(2), 1–10. https://doi.org/10.4067/S0718-27242017000200001

Scherer, R., Siddiq, F., & Tondeur, J. (2019). The technology acceptance model (TAM): A meta-analytic structural equation modeling approach to explaining teachers’ adoption of digital technology in education. Computers & Education, 128, 13–35. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2018.09.009

Seekis, V., & Kennedy, R. (2023). The impact of #beauty and #self-compassion tiktok videos on young women’s appearance shame and anxiety, self-compassion, mood, and comparison processes. Body Image, 45, 117–125. https://doi.org/10.1016/j.bodyim.2023.02.006

Shen, X. L., Cheung, C., & Lee, M. (2013). Perceived critical mass and collective intention in social media-supported small group communication. International Journal of Information Management, 33(5), 707–715. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2013.04.005

Sugawara, H. M., & MacCallum, R. C. (1993). Effect of Estimation Method on Incremental Fit Indexes for Covariance Structure Models. Applied Psychological Measurement, 17(4), 365–377. https://doi.org/10.1177/014662169301700405

Sullivan, Y. W., & Koh, C. E. (2019). Social media enablers and inhibitors: Understanding their relationships in a social networking site context. International Journal of Information Management, 49, 170–189. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.03.014

Ten, A., & Niels, G. (2020). Critical Mass for Two-sided Platforms and the Strength of the Externalities. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3591811

Tomic, N., & Bozic, S. (2014). A modified Geosite Assessment Model (M-GAM) and its Application on the Lazar Canyon area (Serbia). International Journal of Environmental Research, 8(4), 1041–1052. https://n9.cl/srwb7

 

 

 

 

 

 

 

ANEXOS

Anexo 1:

Indicadores utilizados

Variables

Fuentes

Intención de Uso (INTU)

INTU1

 

INTU2

 

INTU3

Planeo usar TikTok como plataforma para promocionar productos a mi audiencia.

Planeo usar TikTok como medio para vender a aquellos a quienes valoro.

Continuaré usando de TikTok como herramienta de ventas en mis redes sociales.

(Rauniar et al., 2014)

Facilidad de Uso Percibida (FUP)

FUP1

FUP2

FUP3

FUP4

FUP5

TikTok se adapta para la interacción.

Logro que TikTok se ajuste a mis necesidades con facilidad.

Es sencillo adquirir destreza en el manejo de TikTok. Encuentro que TikTok es fácil de utilizar.

La interacción con TikTok es directa y fácil de entender.

(Rauniar et al., 2014)

Utilidad de uso Percibida (UTIP)

UTIP1

 

UTIP2

 

UTIP3

 

UTIP4

UTIP5

TikTok me brinda la oportunidad de reconectar con las personas que valoro.

Encuentro que TikTok es de gran utilidad en mi vida personal.

La utilización de TikTok aumenta mi eficiencia al mantenerme en contacto con los demás.

TikTok facilita el mantenerse en contacto.

Utilizar TikTok simplifica la tarea de mantenerme informado con mis amigos y familiares.

(Rauniar et al., 2014)

Masa Crítica (MC)

MC1

MC2

 

MC3

TikTok es popular entre mis amigos.

Un considerable número de mis amistades están activas en TikTok.

Las personas de mi entorno laboral utilizan TikTok.

(Rauniar et al., 2014)

Elaboración: Los autores

 

 

 

 

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