EL PODER DE LA MARCA EN CANALES ONLINE Y FISICO. UN ESTUDIO DE LA LEALTAD DE MARCA EN SUPERMERCADOS VIRTUALES Y FISICOS JOSE JAVIER CEBOLLADA CALVO 1 Universidad Pública de Navarra (TRABAJO EN CURSO) RESUMEN En este trabajo se estudian las diferencias en el poder de las marcas en la tiendas virtuales y se comparan con las tiendas físicas. Se dan argumentos que generan dos hipótesis sobre la lealtad en ambos entornos. Una es que la lealtad será mayor en las tiendas virtuales y otra que esta diferencia es mayor para las categorías de productos en las que predominan atributos sensoriales (que se perciben por los sentidos, como el tacto o el olor). Se propone un modelo de elección que depende del grado de lealtad (Colombo y Morrison, 1989) y se contrastan las hipótesis empíricamente. Con datos de 2003, se estima el grado de lealtad a las marcas y el grado de lealtad en la categoría en dos categorías de productos vendidos en la tienda virtual y física de una de las principales cadenas de supers españolas. PALABRAS CLAVE Leltad, comercio electrónico, poder de la marca, modelo de elección, información disponible en la elección 1 Departamento de Gestión de Empresas,Universidad Pública de Navarra, Campus de Arrosadía s/n, 31006 Pamplona, cebollada@unavarra.es
J.J. CEBOLLADA CALVO 1. Introducción En este artículo nos proponemos estudiar algunos aspectos sobre el valor de las marcas en canales de comercialización virtuales u online. Desde que internet comenzó a ser utilizado con fines comerciales ha habido un gran interés por conocer qué diferencias existen entre la comercialización de productos online y de la manera tradicional. Al principio muchos pensaban que internet produciría un aumento de la competencia hasta llegar a situaciones de competencia casi perfecta, debido al aumento de tamaño de los s, a la mayor disponibilidad de información y a la disminución de los costes de búsqueda por parte de los consumidores. Pero pronto se mostró en varias investigaciones que internet distaba mucho de ser a frictionless market o sin fricciones. Por ejemplo, Brynjolfsson y Smith (2000a y 200b) analizaron los precios de libros y CD s en tiendas virtuales y físicas y en compras realizadas a partir de búsquedas en sitios web comparadores de precios ( shopbots ) y observaron que los precios en internet son muchas veces mayores que en las tiendas físicas y que las tiendas en internet más caras eran a la vez las que mayor cuota de tenían (p.e. Amazon). Las explicaciones a estos hechos, según los autores, son que también en internet los consumidores usan la marca como señal de fiabilidad y elemento de reputación y que existe una importante lealtad de los consumidores. Posteriormente, en diversas investigaciones se ha estudiado el efecto de la marca y de otras variables de marketing en la elección de los consumidores en internet. Un artículo interesante es el de Degeratu et al (2000) que comparan el comportamiento de los consumidores en una tienda virtual y en una física. Utilizando datos compras de un panel de consumidores de varios supers físicos y datos de compras recogidos en el sitio web de un super virtual comparan el efecto de la marca, del precio y de las promociones en ambos entornos en tres categorías de productos. En su análisis incluyen un aspecto interesante que permite explicar por qué las diferencias encontradas en ambos entornos dependen de la categoría de producto: el papel de la información disponible para el consumidor. La idea es que cuando en una categoría predominan atributos sensoriales (solo pueden percibirse por los sentidos, como el olor o tacto) la información es menor en una tienda virtual y el efecto de la marca será mayor. Por el contrario, cuando en una categoría predominan atributos no sensoriales (pueden transmitirse como información, como por ejemplo la cantidad de grasa de una margarina) la información es mayor en una tienda virtual y el efecto de la marca será menor. El papel de la información en la elección del consumidor es un aspecto importante. En investigaciones realizadas por Alba et al (1997) y por Burke et al (1992) se observa que cuando los consumidores tienen menos información (sobre los atributos del producto) para tomar una decisión suelen ocurrir dos cosas. En primer lugar, conceden más importancia a la marca (la marca juega en estos casos un papel que podríamos llamar efecto halo en el sentido que permite inferir los valores de los atributos desconocidos). Y en segundo lugar es mucho más probable que vuelvan a comprar la misma marca que en ocasiones anteriores, osea, que se muestren más leales. Osea, en situaciones de menor información y mayor riesgo percibido los consumidores lo minimizan aumentando la lealtad. Y en general, para la mayoría de las categorías de productos (al menos en los vendidos en supers), la información es más dificil de transmitir en una tienda virtual que en una física. Hay además otras razones a favor de una mayor lealtad en internet. Una es que los compradores de internet valoran mucho la comodidad y la rapidez para hacer las compras (AIMC 2002), por lo que no están dispuestos a dedicar mucho tiempo a las mismas. Y una de las maneras de simplificar y acortar el proceso de compra es comprar lo mismo que en ocasiones anteriores. Otra razón (relacionada con la anterior) es que en internet existen determinadas herramientas que facilitan enormemente la automatización de las compras y aumentan la lealtad. En el caso de los supers virtuales, suelen existir listas personales o lista de la última compra que los consumidores pueden utilizar para hacer la compra de manera casi automática, comprando siempre los mismos productos. 2
EL PODER DE LA MARCA EN CANALES ONLINE Y FISICO. UN ESTUDIO DE LA LEALTAD DE MARCA Por tanto, y resumiendo, nos proponemos investigar dos cuestiones. En primer lugar, si la lealtad es mayor en las compras realizadas en tiendas virtuales que en las compras realizadas en tiendas físicas. Hemos visto que hay argumentos suficientes para pensar que esto es así. En segundo lugar, queremos comprobar si en las categorías de productos en las que predominan atributos sensoriales la diferencia entre la lealtad en la tienda virtual y física es mayor que en las categorías en las que la importancia de los atributos sensoriales es menor. Esto, de alguna manera, equivale a comprobar que cuando hay menos información los consumidores son más leales. Para comprobar ambas hipótesis sobre la lealtad en entornos virtuales y físicos vamos a utilizar un modelo que explica el comportamiento del consumidor como un problema de elección entre varias alternativas de naturaleza discreta y en el que juega un papel muy importante la lealtad. Se trata del modelo de Colombo y Morrison (1989) que pasamos a describir a continuación. Con posterioridad llevaremos a cabo un análisis empírico con datos de compras en un super virtual y en otro físico sobre las que estimaremos los parámetros del modelo para ver si se cumplen las hipótesis mencionadas. Y para finalizar el trabajo mencionaremos algunas de las principales limitaciones del estudio, así como las vías de investigación futura. 2. Un modelo de elección de marca con lealtad (Colombo y Morrison, 1989) Sea un individuo que se plantea la elección de una alternativa de entre un conjunto de N (marcas a partir de ahora) posibles. Sea A 1 su compra previa y A 2 su compra actual. La probabilidad de que su compra actual sea j, dado que su compra previa fue i (i,j=1,...,n) es P(A 2 =j/a 1 =i)=p i,j tal que P i,j =expu i,j / expu i,k, i,j=1,...,n (1) donde U i,j =U(A 2 =j/a 1 =i), es la utilidad de un individuo que compra actualmente j dado que previamente compró i. Supongamos que U i,k =U k cuando i k, o sea que la utilidad que al individuo le produce la compra actual de un producto distinto al que compró previamente es independiente de éste. Definimos la probabilidad "libre" de comprar i (sin tener en cuenta la compra previa) como P(A 2 =i)=π i, i=1,...,n πi=expu i / Σ k expu k k=1,,n (2) Definimos ahora α i (i=1,...,n) como α i = (expu i,i -expu i )/( expu k +expu i,i -expu i ) (3) Observemos que α i puede ser considerado como el grado de lealtad de la marca i porque es monótono en U i,i -U i, o sea, cuanto más influencia tiene el haber comprado antes la marca i en comprarla actualmente, (U i,i es grande) mayor es U i,i -U i, y también expu i,i -expu i, y viceversa.. Suponemos que se puede agrupar a los individuos que anteriormente compraron i en dos segmentos A y B, donde con U A i,i=ui y U B i,i, conseguimos que α A i=0 y que α B i=1. Si ahora operamos con las expresiones anteriores podemos reescribir las probabilidades P i,i y P i,j como P i,i =α i +(1-α i )π i (4) P i,j =(1-α i )π j (5) Podemos considerar las α i y las π j como las proporciones de consumidores leales y no leales a cada marca. 3
J.J. CEBOLLADA CALVO Por otro lado, si S i es la cuota de de la marca i, estimada a partir de la primera compra, N entonces LP= α i S i es el grado de lealtad en el. i= 1 La estimación de los parámetros α y π se lleva a cabo por el método de máxima verosimilitud 3. Análisis empírico 3.1. Datos Vamos a realizar una aplicación empírica del modelo anterior para comprobar si se cumplen las hipótesis mencionadas en la Sección 1. Utilizaremos datos procedentes de una de las 5 primeras cadenas de supers extendida por gran parte de la geografía española y pionera en la venta por internet. Por motivos de confidencialidad omitimos el nombre de la cadena. Utilizamos datos de compras de los meses de Junio a Noviembre de 2003 recogidos en el punto de venta de los supers físicos y en el sitio web de la tienda virtual, de consumidores residentes en diferentes comunidades autónomas, principalmente en grandes localidades, que es donde está implantada esta cadena de distribución. Pueden realizarse compras en internet prácticamente en las mismas localidades en las que existen spers físicos. La variedad y profundidad de líneas de productos es similar en ambos tipos de supers, así como los precios y la mayoría de las promociones. Usaremos datos de dos categorías de productos (más adelante nos proponemos generalizar el estudio utilizando un número mayor de categorías): rollos de cocina y papel de aluminio doméstico. La elección de ambas categorías se debe a que en una, los rollos de cocina, predominan los atributos sensoriales que pueden valorarse mejor en el super físico: textura, diseño de la hoja, grosor, tamaño, etc. En el aluminio, sin embargo, existen pocos atributos no sensoriales: el envase es opaco, por lo que no puede observarse su interior, y la longitud en metros del papel es un atributo no sensorial que puede transmitirse bien en internet. 3.2. Matrices de transición Estas matrices reflejan el número de consumidores que han comprado en una determianada ocasión una marca y otra (o la misma) en la siguiente ocasión. Cada elemento n i,j es el número de consumidores que compraron en la primera ocasión la marca i y en la segunda la marca j. A partir de estos elementos podemos estimar los grados de lealtad de cada marca así como de la categoría entera. En las Tablas 1 y 2 aparecen las matrices de transición de ambas categorías en las dos tiendas. 3.3. Resultados de la estimación En la Tabla 3 figuran los resultados de las estimaciones de los parámetros de lealtad a las marcas (α) y en la categoría de producto (LP) en cada tienda y para las dos categorías de producto. Se observa que la lealtad en la categoría es mayor en ambas en la tienda virtual que en la física (0.80 frente a 0.41 en rollos de cocina y 0.96 frente a 0.79 en aluminio doméstico). Esto confirma la hipótesis primera de que la lealtad en las tiendas virtuales es mayor que en las tiendas físicas. Además, la diferenica entre ambas tiendas es mayor en los rollos de cocina, que como hemos visto, es la categoría con más atributos sensoriales que son difíciles de transmitir al consumidor en una tienda virtual. Este resultado confirma la segunda hipótesis. 4
EL PODER DE LA MARCA EN CANALES ONLINE Y FISICO. UN ESTUDIO DE LA LEALTAD DE MARCA 4. Limitaciones e investigaciones futuras En estos momentos la investigación está en forma de trabajo en curso, por lo que existen un número importante de limitaciones y aspectos por analizar. Una de las limitaciones es que hemos analizado únicamente dos categorías. Para poder generalizar los resultados necesitamos estudiar un número mayor, donde predominen claramente atributos sensoriales y no sensoriales. Sería interesante también analizar el papel de los precios y las promociones. En la cadena de supers analizada ambas variables son semejantes, pero podrían tener efectos diferentes en la tiena virtual que en la física. Otro aspecto interesante sería analizar como varía la lealtad entre las diferentes marcas, algo que permite el modelo. Por ejemplo, comparar las marcas de frente a las primeras marcas (en la tienda virtual las marcas de gozan de alguna ventaja adicional como la posibilidad de ser listadas independientemente) Además puede haber otros factores, además de la presencia de atributos sensoriales y no sensoriales, que afectan a la transmisión de información en ambos entornos que afectan al comportamiento de los consumidores. Por ejemplo, un tema interesante a investigar es si parte de las diferencias entre ambas tiendas se deben a que son frecuentadas por consumidores diferentes. Para finalizar, y a modo de resumen podemos decir lo siguiente. Hemos analizado el poder de marca a través del grado de lealtad en tiendas virtuales y físicas explicándolo con la forma en que se transmite la información en ambos tipos de tiendas. Hemos relacionado la presencia de atributos sensoriales con la dificultad de transmitir información en las tiendas virtuales. Y finalmente, hemos confirmado empíricamente las hipótesis planteadas. Super virtual TABLA 1 Matrices de transición. Rollos de cocina Super físico Marca de Colhogar Scottex Bols Marca de Colhogar Renova Scottex Primera Marca de 70 6 0 Bols 3 10 5 0 0 ocasión Colhogar 5 38 1 Marca de 3 140 52 1 18 Scottex 1 1 3 Colhogar 5 49 128 2 14 Renova 0 1 1 1 1 Scottex 2 10 18 2 25 Super virtual TABLA 2 Matrices de transición. Aluminio Super físico Albal Marca de Albal Marca de Primera Albal 10 2 Primera Albal 23 9 0 39 10 136 ocasión Marca de ocasión Marca de 5
J.J. CEBOLLADA CALVO TABLA 3 Resultados de las estimaciones Rollos de cocina Tienda virtual Tienda física Marca Alfas Pis Cuota Alfas pis Cuota Marca de 0.86 0.43 0.61 0.46 0.36 0.44 Colhogar 0.73 0.50 0.35 0.42 0.39 0.40 Scottex 0.57 0.07 0.04 0.32 0.17 0.12 Bols 0.12 0.05 0.04 Renova 0.23 0.03 0.01 Grado de lealtad 0.80 0.41 de la categoría Aluminio doméstico Tienda virtual Tienda física Marca Alfas Pis Cuota Alfas pis Cuota Marca de 1.00 1 0.76 0.87 0.47 0.82 Grado de lealtad de la categoría Albal 0.83 0 0.24 0.41 0.53 0.18 0.96 0.79 Nota. Estimaciones son significativas al 10% Referencias bibliográficas AIMC (2003) Navegantes en la red: Quinta encuesta AIMC a usuarios de internet (www.aimc.es) ALBA, J.W., LYNCH, J., WEITZ, B., JANISZEWSKI, C., LUTZ, R.,SAWYER, Y A., WOOD, S., (1997). Interactive home shopping: consumer, retailer, and manufacturer incentives to participate in electronic marketplaces. Journal of Marketing 61, 38 53. ANDERSON, N.H., (1981). Foundations of Information Integration Theory. Academic Press, New York. BAKOS, J.Y. (1997). Reducing Buyer Search Costs: Implications for Electronic Marketplaces, Management Science, 43 (December), pgs. 1676 1692 BETTMAN, J.R., Y KAKKAR, P., (1977). Effects of information presentation format on consumer information acquisition strategies. Journal of Consumer Research 3, pgs. 233 240. BRYNJOLFSSON, E. Y SMITH, M. (2000a) Frictionless Commerce? A Comparison of Internet and Conventional Retailers, Management Science, April, 46-4, pgs 563-585. BRYNJOLFSSON, E. Y SMITH, M. (2000b) The Great Equalizer?. Consumer Behavior at Internet Shopbots, MIT Working Paper BURKE, R.R., (1997). Do you see what I see? The future of virtual shopping. Journal of the Academy of Marketing Science 25, pgs. 352 360. BURKE, R.R., HARLAM, B.A., KAHN, B., LODISH, L.M., (1992). Comparing dynamic consumer choice in real and computersimulated environments. Journal of Consumer Research 19, pgs. 71 82. BURKE, S., (1992). The effects of missing information and inferences on decision processing and evaluation. Unpublished PhD thesis, The University of Michigan. COLOMBO, R.A. Y MORRISON, D.G. (1989), "A Brand Switching Model with Implications for Marketing Strategies", Marketing Science, Vol. 8, N. 1, pgs. 89-99. DEGERATU A.M., RANGASWAMY A. Y WU J. (2000), "Consumer choice behavior in online and traditional supermarkets: The effects of brand name, price, and other search attributes ", International Journal of Research in marketing, 17, pgs. 55-78 HOFFMAN, D.L., NOVAK, T.P., (1996). Marketing in hypermedia computer-mediated environments: Conceptual foundations. Journal of Marketing 60, pgs. 50 68. KAMAKURA, W.A., RUSSELL, G.J., (1993). Measuring brand value with scanner data. International Journal of Research in Marketing 10, pgs. 9 22. LYNCH JR., J., ARIELY D., (1998). Interactive home shopping: Effects of search cost for price and quality information on sensitivity, satisfaction with merchandise, and retention. Working Paper, Fuqua School of Business, Duke University. 6