Las reseñas son un aspecto fundamental de los comercios electrónicos tanto por el servicio que prestan a los consumidores como por la forma que tienen de influir en sus decisiones de compra. Miriam Alzate Barricarte, doctora en Economía, Empresa y Derecho por la Universidad Pública de Navarra en 2021 y profesora de Marketing en la Universidad Pública de Navarra, explica la importancia de su presencia y análisis a través de su tesis sobre boca a boca electrónico (eWOM).
¿Qué es el boca a boca electrónico o electronic word of mouth (eWOM)?
Siempre se ha hablado del boca a boca tradicional cuando tu familia o amigos te recomiendan cualquier cosa: un restaurante, un hotel, etc. Pero desde que apareció internet las mismas recomendaciones ocurren en el mundo digital. No solo te recomiendan amigos y familias, sino que cualquier persona en el mundo puede escribir su opinión en foros o redes sociales.
Además, está accesible para cualquier persona en cualquier parte, por lo que puede llegar a tener más impacto que las recomendaciones más cercanas. Llegan a más gente, lo hacen más rápido y hay muchísimas más opiniones que en el tradicional boca a boca.
Con respecto a los sistemas ‘predigitales’, ¿cómo pondera el boca a boca electrónico? ¿Los consumidores valoran más o menos estas opiniones?
Hay estadísticas y bastantes estudios. Cerca del 80 % de la población dice que confía en las recomendaciones online tanto como en las de familiares o amigos. Hay un 15 % o 20 % que sigue confiando más en las recomendaciones más cercanas.
Sospecho que es porque cuando lees opiniones online, no lees una o dos. Lees un cúmulo y hay 1000, 2000, 4000. Haces una valoración en función de todas las opiniones leídas. Además, si las de tus amigos son muy subjetivas, es posible que no termines de confiar en ellas. O incluso cuando sabes que tus amigos o familia tienen diferentes gustos a los tuyos, su opinión quizá no sea tan relevante para tus decisiones y prefieras buscar opiniones online que puedan ser de personas más afines a ti.
De modo que las reseñas, tanto buenas como malas, influyen en el patrón de compra.
Sí, eso está claro. Hay una consultora llamada Brightlocal que hace todos los años en Reino Unido un estudio sobre cómo afectan las reseñas en el comportamiento del consumidor. Corroboran la importancia de las reseñas en la decisión de compra de los consumidores.
Pero luego hay estudios académicos que han probado que las reseñas afectan en el comportamiento de compra. Cada artículo estudia una serie de variables diferentes. Por ejemplo, quizá no influye igual en los consumidores el número de estrellas de una reseña que el número de reseñas total que tiene el producto. Es un tema tan amplio, donde entran en juego tantos factores, que se pueden conseguir resultados diferentes, incluso depende el sector que estemos analizando. Las reseñas no influyen de igual modo al evaluar productos más experienciales, como restaurantes u hoteles, o más técnicos, como un móvil o un ordenador.
¿Por qué su tesis es tan relevante? ¿Nos la explicas?
Cuando terminé el máster, había estudiado principalmente consumer advocacy, que sería algo así como estudiar a los ‘evangelistas de una marca’, y no me había centrado tanto en el mundo digital. Por ejemplo, en mi tesis de máster me centré en Zara, gente a la que le encanta esta marca y que la recomienda. Cómo era su comportamiento y cuáles eran sus motivaciones para comprar la marca.
Pero a raíz de eso me empezó a interesar mucho el tema de las recomendaciones online porque era un área no del todo explorada. En auge. Me parecía interesante, y útil para las empresas, ver cómo las reseñas nos influyen y afectan a nuestro comportamiento. Mi tesis doctoral tiene dos partes:
- Una para ver cómo el posicionamiento de las reseñas en la página web, cómo de visibles son las reseñas, afectan al comportamiento de compra. Hasta ahora el tema de la visibilidad online de las reseñas no se había tenido en cuenta. Cuando entras en una página web, no lees las 1000 reseñas si las hay, sino entre cinco y 10. Te fijas en un conjunto pequeño.
- En la segunda parte nos centramos en contenido textual: qué estamos diciendo los consumidores en esos comentarios, no solamente el número de estrellas o si tiene título o no. Aquí, buscamos ver qué dicen los consumidores sobre las marcas y cómo las perciben, de cara a estudiar el posicionamiento de marca.
La primera parte es similar a los lineales de supermercado o a los 10 primeros resultados de Google; y la segunda, ¿extraer información de los comentarios para, por ejemplo, orientar el SEO de producto?
Más para cambiar las estrategias de posicionamiento. Cómo percibe la marca el consumidor. Por ejemplo, si digo “BMW” te viene a la mente “velocidad” o “lujo”. Se puede aprovechar la información de las reseñas para ver cómo el consumidor relaciona cada marca.
Antes se hacía mediante encuestas, pero ahora hay mucha información disponible y no hace falta preguntar porque la gente da la información de forma espontánea. (Bueno, en general, sabemos que hay empresas que pagan por reseñas). Con un volumen grande puedes extraer información.
Con estas herramientas vemos si lo que los clientes piensan de una empresa es realmente lo que se quiere que piensen de ella. A lo mejor quieres decir que eres una marca de calidad o te perciben como marca barata. Puedes obtener mucha información para cambiar la estrategia de marketing.
Con respecto a la primera parte, lo que has dicho. Tengo 1000 reseñas pero, ¿cómo afecta el top 10? Porque las más visibles puede que tengan otro impacto que las que no lo son tanto.
Respecto a este posicionamiento, ¿qué es lo que hace que las reseñas sean más útiles?
Hay muchos estudios que analizan la utilidad. La mayoría de los artículos estudian, sobre todo, el número de estrellas. Es la variable por excelencia. Lo que se observa es que los extremos son más útiles: tanto las de cinco como las de una estrella. Al leer la reseña se lee a menudo ‘¿Te ha resultado útil esta reseña?’. La mayoría de las personas no votan, y hay muchas reseñas con cero votos. Luego, entre las que sí tienen votos, muchas estrellas o pocas estrellas son las más útiles.
Nosotros hemos incluido la variable del número de estrellas, pero también el número de reseñas escritas por la persona que ha escrito cada reseña. Puedes saber si ha escrito 10 reseñas o 100. Hemos visto que cuantas más reseñas ha escrito esa persona, menos útiles son. Podría ser que percibimos que esa persona escribe demasiadas reseñas porque están pagadas, o que es alguien con demasiada experiencia en ese sector y a nosotros como consumidor ‘normal’ sus reseñas no nos resultan tan útiles.
Respecto al tema de visibilidad de las reseñas, las más nuevas van a ser más votadas como útiles. Era evidente pero había que comprobarlo. Las que están en el ranking por novedad tienden a recibir más votos. Tiene sentido porque es el orden que aparece por defecto en la página web. Se confirma que la visibilidad influye, y a la hora de estudiar las reseñas no hay que ponderar todas las reseñas igual, sino que hay que tener en cuenta esa posición.
Además, las empresas ahora saben que las reseñas que aparezcan primero van a tener más efecto en el consumidor. Entonces, tiene que ver qué dicen. Lo ideal sería, diariamente, qué dicen esas reseñas para saber lo que se dice de la marca.
Ha mencionado un par de veces las reseñas falsas. ¿Cómo afectan los falsos testimonios al ecommerce?
Es un tema difícil. Aunque todos sabemos que hay reseñas falsas, es muy difícil identificarlas. En el tema de procesamiento de lenguaje natural e inteligencia artificial se están creando modelos para predecir cómo podría ser una reseña falsa. Podrían ser perfiles o usuarios con muchas reseñas, reseñas muy largas, etc.
Con inteligencia artificial se buscan patrones sobre qué podría ser una reseña falsa, pero nosotros como consumidores nos la vamos a creer igual porque es prácticamente imposible detectar si una reseña es falsa. Asumimos que hay, pero tú tienes tus mecanismos para saber si te fías.
El consumidor está a ciegas, pero las plataformas sí pueden implementar sistemas de verificación.
Sería usar algoritmos especializados para generar un perfil de ‘reseña falsa’. La idea sería establecer ese perfil para poder no ponerla en la página web. Supongo que las empresas grandes están trabajando en ello. En Amazon, por ejemplo, aparece ‘comprador verificado’. Son signos de cara al consumidor y este puede fiarse más. Pero es un tema complicado. A las empresas no les interesa tener una reputación de reseñas falsas.
¿Cómo puede su tesis beneficiar a las pymes? Los ecommerce de pymes a menudo tienen una reseña o ninguna.
Sería ideal que estas empresas pequeñas incentivasen a sus clientes para dejar una reseña. Se ha visto que el hecho de que una página web tenga reseñas hace que otros consumidores tengan más tendencia a comprar y confiar en ellas. Si entras a la página web de un restaurante y esta es vieja o no tiene reseñas, genera desconfianza. Pero se puede incentivar al dejar reseñas.
En uno de los capítulos de la tesis, que sí era más práctico, proponemos un proceso para empresas que igual no tienen el conocimiento o la infraestructura para desplegar sistemas de procesamiento de lenguaje natural, o programación. Hay varias herramientas concretas, automáticas y no caras, que se pueden usar para obtener información.
Nosotros proponíamos la herramienta Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC). Está completamente validada en muchos estudios. Tú subes las reseñas o comentarios, y sirve para estudiar la imagen de la empresa entre otros parámetros. En la tesis usamos R, un programa estadístico gratuito.
El boca a boca electrónico no funciona solo en las reseñas. De hecho, la mayor parte de contenido no está dentro del ecommerce. ¿Cómo pueden hacer las pymes para ‘atar’ estos datos?
Sí. Ahora nos parece que tener muchos datos es mejor, pero realmente cuantos más datos más saturación de información. Hay de todo: redes sociales, blogs, etc. Tú puedes controlar muy bien lo que hay dentro de tu web, pero lo que se habla fuera es más complejo de analizar. Pero realmente con lo que tengas en la página de Facebook, Instagram, Twitter, etc., ya hay mucha información ‘sencilla’ de recoger y que se puede usar.
Para una empresa yo lo que recomendaría sería centrarse en su página web y redes sociales, principalmente las que más usen sus consumidores. En general suele ser Twitter y, cada vez más, Instagram, sobre todo entre jóvenes. A partir de ahí, analizar esos textos. A menos que sea una empresa que esté presente en webs de reseñas como Tripadvisor, Yelp o incluso las reseñas de Google, que entonces sí tienes más información.
Hay empresas que no tienen prácticamente reseñas. Para ellas lo idóneo sería generar conversación.
Imágenes | Miriam Alzate Barricarte
