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La presente tesis es publicada a texto completo en virtud de que el autor 
ha dado su autorización por escrito para la incorporación del documento a la 
Biblioteca Digital y al Repositorio Institucional de la Universidad de Guadalajara, 
esto sin sufrir menoscabo sobre sus derechos como autor de la obra y los usos 
que posteriormente quiera darle a la misma. 
 
UNIVERSIDAD DE GUADALAJARA 
CENTRO UNIVERSITARIO DE CIENCIAS ECONÓMICO ADMINISTRATIVAS 
DOCTORADO EN CIENCIAS DE LA ADMINISTRACIÓN 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Título: 
 
Customer Engagement en aplicaciones móviles de marca en un 
contexto bancario: España y México. 
 
 
Trabajo recepcional para obtener el Grado de 
 
Doctor en Ciencias de la Administración 
 
 
Presenta: 
 
Nombre de la alumna: 
Claudia Leticia Preciado Ortiz 
 
 
Director: 
Dr. Juan Antonio Vargas Barraza 
 
 
Co-Directora: 
Dra. Ainhize Gilsanz Lopez 
 
 
Zapopan, Jalisco, Febrero 2021. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
AGRADECIMIENTOS 
 
Doy gracias a Dios por la oportunidad de ver concluida esta tesis, gracias por mi familia, 
gracias por mis amigos, compañeros y el equipo de profesores que formó parte de mi 
caminar en este proceso, en especial, los integrantes del comité de titulación, mi Director, 
Co-Directora, y demás lectores y asesores. Gracias. 
Gracias por las enseñanzas que cada uno me fue compartiendo y por su motivación para 
llegar hasta el final y volar hasta lugares inimaginables. 
Gracias a mis padres y hermanos, gracias a mi novio y amigos. Gracias. 
Gracias a mi Director, Dr. Juan Antonio Vargas Barraza, por su paciencia, orientación, 
motivación y apoyo. 
Gracias a mi Co-Directora, Dra. Ainhize Gilsanz López, que me supo guiar, apoyar y 
sobre todo acoger en un país diferente al mio, hacerme parte de su familia y hogar, por su 
amistad y cariño. Gracias 
Gracias a la Universidad de Guadalajara y al Centro Universitario de Ciencias Económico 
Administrativas (CUCEA) por su apoyo y confianza en mi, por apoyar mis sueños y 
dejarme ser, por todos los recursos que pone a disposición de los estudiantes para hacerlos 
volar en mente y espíritu y no limitar los sueños ni las capacidades, sino apostar por el 
talento. 
Gracias a mis amigos, en especial a Martha, Alejandra y Paulina, que han recorrido 
conmigo diferentes etapas y que no me han soltado ni mucho menos olvido, al contrario, 
sus oraciones, pláticas y empuje me han acompañado siempre. 
Gracias a todas y cada una de las personas que de manera directa o indirecta estuvieron 
presentes en mi caminar, que me sostuvieron y lo siguen haciendo, por todo el aprendizaje 
que me han dejado y el impulso que me dieron y han dado para seguir adelante. 
 
GRACIAS, GRACIAS, GRACIAS 
 
 
 
 
 
 
 
RESUMEN 
 
Introducción: La creciente popularidad de las tecnologías y sistemas de información y 
comunicación está obligando a las empresas a desarrollar nuevos canales de comunicación 
y relación con los clientes, propiciando formas de interacción totalmente diferentes a los 
modelos tradicionales, donde el cliente se convierte en una parte activa e importante en la 
producción y comunicación de las empresas. Ante este escenario, las aplicaciones móviles 
son la oportunidad de oro para las marcas al poder comunicarse directamente con su 
consumidor e ir más allá de la satisfacción y lealtad del cliente. 
Objetivo: Proponer un modelo que determine las variables que generan y anteceden al 
brand app engagement en el contexto bancario del usuario mexicano y español. 
Metodología: Se aplicó el modelo de ecuaciones estructurales mediante PLS. Los datos 
se obtuvieron de una encuesta a 148 usuarios de aplicaciones bancarias mexicanos y 152 
españoles. 
Resultados preliminares: Los hallazgos empíricos muestran que en el caso del usuario 
mexicano la utilidad percibida, valor hedónico y valor técnico tienen un impacto positivo 
y significativo en brand app experience y ésta a su vez en el brand app engagement y en 
el WOM. Además, de que brand app engagement impacta positivamente al WOM, 
coincidiendo esto con el modelo de los usuarios españoles. Sólo que en éstos últimos, 
utilidad percibida, valor técnico y confianza son los que impactan positivamente a brand 
app experience. 
Valor de proyecto: Esta tesis propone un modelo que explica el customer engagement de 
los usuarios en las aplicaciones bancarias, identificando el impacto que tiene la 
experiencia del cliente respecto al engagement que genera tanto para la aplicación como 
para la marca y hacia el WOM. Los resultados sirven para ayudar a los profesionales y 
académicos a comprender el papel que juegan las aplicaciones de marca en un contexto 
de marketing, facilitando la fijación e implementación de las estrategias de marketing más 
apropiadas con relación al customer journey de acuerdo al perfil del cliente y al tipo de 
industria. 
PALABRAS CLAVE: banca móvil, app engagement, app experience, aplicaciones 
móviles de marca, sector bancario, servicios financieros móviles. 
 
 
ABSTRACT 
 
Introduction: The growing popularity of information and communication technologies 
and systems is forcing companies to develop new channels of communication and 
relationship with customers, promoting forms of interaction between companies-
customers and customers-customers, totally different from traditional models , where the 
client becomes an active and important part in the production and communication of 
companies. 
Objective: To determine the antecedents and the consequences of the commitment of the 
brand application in a banking context with users from Mexico and Spain. 
Methodology: A survey was applied to 148 Mexican and 152 Spanish users of banking 
applications. For the analysis, a structural equation model was used using the PLS. 
Preliminary results: The empirical results show that in the case of the Mexican user the 
perceived utility, hedonic value and technical value have a positive and significant impact 
on the experience of the brand application and this in turn on the commitment of the brand 
application and in the WOM. In addition, brand app engagement positively impacts 
WOM, coinciding with the model of Spanish users. Only in recent years, perceived utility, 
technical value and trust are what positively impact the brand app experience. 
Project value: This thesis aims to help professionals and academics understand the role 
that brand applications play in a marketing context, identifying the impact that customer 
experience has on the engagement it generates for both the application and the brand. In 
this way, the implementation and implementation of the most successful marketing 
strategies will be facilitated in relation to the client's journey according to the client's 
profile and the type of industry. 
 
KEYWORDS: mobile app engagement, app experience, mobile brand applications, 
banking sector, mobile financial services. 
 
 
 
ÍNDICE DE CONTENIDO 
 
INTRODUCCIÓN ................................................................................................... 1 
CAPÍTULO I. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA.......................................... 3 
1.1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ........................................................................ 3 
1.2 PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN ................................................................................. 7 
1.2.1 Preguntas generales ...................................................................................................... 7 
1.2.2 Preguntas específicas ....................................................................................................7 
1.3 OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN ............................................................................... 8 
1.3.1 Objetivo general ............................................................................................................ 8 
1.3.2. Objetivos específicos .................................................................................................... 8 
1.4 JUSTIFICACIÓN ........................................................................................................... 9 
1.5 ALCANCE Y LIMITACIONES ........................................................................................ 11 
CAPÍTULO II. MARCO CONTEXTUAL............................................................. 12 
2.1 MOBILE BRAND APPLICATIONS ................................................................................. 12 
2.1.1 Desarrollo de las tecnologías de comunicaciones móviles ......................................... 12 
2.1.2 El teléfono inteligente en el mundo ........................................................................... 15 
2.1.3 Mobile brand applications .......................................................................................... 16 
2.2 SERVICIOS FINANCIEROS MÓVILES ............................................................................ 24 
2.2.1 Definición de Servicios financieros móviles ................................................................ 26 
2.2.2 Tipos de modelos de negocios .................................................................................... 28 
2.2.3 Atributos de los servicios financieros móviles ............................................................ 28 
2.2.6 Supervisión y vigilancia de los Servicios financieros móviles ..................................... 30 
2.2.8 Servicios financieros móviles en el mundo ................................................................. 31 
2.2.9 Servicios financieros móviles en México .................................................................... 33 
2.2.10 Servicios financieros móviles en España ................................................................... 36 
CAPÍTULO III. REVISIÓN DE LA LITERATURA............................................. 39 
3.1 CONSUMER ENGAGEMENT ....................................................................................... 40 
3.1.1 Análisis bibliométrico de Consumer engagement ...................................................... 40 
3.1.2 Fundamentos teóricos del Consumer engagement .................................................... 44 
3.1.3 Marketing relacional ................................................................................................... 45 
3.3 ESTUDIOS DESARROLLADOS SOBRE ENGAGEMENT ................................................... 64 
3.5 ENGAGEMENT ONLINE Y LOS SERVICIOS FINANCIEROS MÓVILES ............................... 70 
3.6 EXPERIENCIA DE MARCA DEL CONSUMIDOR (BRAND EXPERIENCE) ........................... 74 
3.6.1 Experiencia de marca del consumidor y la tecnología................................................ 80 
3.6.2 Experiencia de marca en contextos on-line ................................................................ 83 
3.6.3 Experiencia de marca en un contexto de aplicaciones móviles ................................. 84 
3.7 Diferencias entre engagement y experiencia de marca .............................................. 89 
CAPÍTULO IV. METODOLOGÍA........................................................................ 91 
4.1 HIPÓTESIS DESARROLLADAS ..................................................................................... 91 
4.1.1 Hipótesis ...................................................................................................................... 92 
4.1.2 Elementos de brand app experience ........................................................................... 94 
4.1.3 Diseño de investigación ............................................................................................ 105 
CAPÍTULO V. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS .......................................... 121 
 
5.1 PROCEDIMIENTO DE RECOLECCIÓN DE DATOS ........................................................ 121 
5.2 ANÁLISIS DE DATOS ................................................................................................ 121 
5.2.1 Análisis previo de datos ............................................................................................ 121 
5.2.2 Estadísticos descriptivos ........................................................................................... 127 
5.2.3 Verificación de supuestos ......................................................................................... 132 
5.2.4 Prueba para identificar diferencias entre países ...................................................... 140 
5.2.3 Modelo estructural ................................................................................................... 141 
CAPÍTULO 6. CONCLUSIONES ....................................................................... 163 
REFERENCIAS................................................................................................... 170 
ANEXOS .............................................................................................................. 206 
ANEXO A. Artículo Engagement: bibliometric analysis ................................................... 206 
ANEXO B. Cuestionario Piloto ....................................................................................... 207 
Anexo C. Cuestionario final .......................................................................................... 208 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
ÍNDICE DE TABLAS 
 
Tabla 1. Evolución de las comunicaciones móviles. ....................................................... 13 
Tabla 2. Definiciones del marketing móvil. .................................................................... 17 
Tabla 3. Conceptos de engagement. ................................................................................ 58 
Tabla 4. Características de los estudios sobre engagement. ............................................ 64 
Tabla 5. Escalas desarrolladas específicamente para consumer engagement. ................. 69 
Tabla 6. Experiencia de marca del consumidor en los SFM. .......................................... 86 
Tabla 7. Antecedentes de experiencia del consumidor con la aplicación de marca. ....... 87 
Tabla 8. Consecuencias de experiencia del consumidor con la aplicación de marca. ..... 88 
Tabla 9. Matriz de congruencia. ...................................................................................... 93 
Tabla 10. Resumen del modelo teórico, hipótesis y la literatura de soporte. ................ 104 
Tabla 11. Primera parte del cuestionario - Datos sociodemográficos. .......................... 110 
Tabla 12. Segunda parte del cuestionario - Contacto con los servicios financieros. ..... 110 
Tabla 13. Tercer apartado del cuestionario - Antecedentes y consecuencias del brand 
app engagement. .................................................................................................... 111 
Tabla 14. Tamaño muestral de la prueba piloto. ............................................................ 115 
Tabla 15. Aspectos sociodemográficos por país de la prueba piloto. ............................ 115 
Tabla 16. Análisis de validez y fiabilidad del instrumento............................................ 116 
Tabla 17. Análisis de validez y fiabilidad del instrumento correjido. ........................... 118 
Tabla 18. Valores atípicos univariantes con valores estandarizados (valores Z) que 
exceden ±3. ............................................................................................................ 123 
Tabla 19. Identificación de valores atípicos multivariantes por país. ............................ 124 
Tabla 20. Estadísticos descriptivos. ...............................................................................127 
Tabla 21. Frecuencia de uso de las apps bancarias. ....................................................... 128 
Tabla 22. Número de apps bancarias utilizadas. ............................................................ 129 
Tabla 23. Tiempo utilizando apps bancarias. ................................................................ 129 
Tabla 24. Comenzaste a usar la app bancaria por sugerencia de: .................................. 129 
Tabla 25. Servicios utilizados mediante la app bancaria. .............................................. 131 
Tabla 26. Estadísticos descriptivos. ............................................................................... 133 
Tabla 27. Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra. ...................................... 134 
Tabla 28. Tabla de homogeneidad de varianzas. ........................................................... 135 
Tabla 29. Matriz de correlaciones de Pearson. .............................................................. 136 
Tabla 30. Resumen del Modelo 1. ................................................................................. 137 
Tabla 31. Resumen del Modelo 2. ................................................................................. 138 
Tabla 32. Resumen del Modelo 3. ................................................................................. 139 
Tabla 33. ANOVA de un factor. .................................................................................... 141 
Tabla 34. Resumen de los resultados para los modelos de medida reflectivos - México.
 ............................................................................................................................... 150 
Tabla 35. Valores VIF del modelo estructural - México. .............................................. 151 
Tabla 36. R cuadrado - México. .................................................................................... 152 
Tabla 37. Resultados del test de significación para los coeficientes path del modelo 
estructural - México. .............................................................................................. 153 
Tabla 38. f cuadrado - México. ...................................................................................... 154 
Tabla 39. Resultados del test de significación para los efectos totales - México. ......... 154 
 
Tabla 40. Redundancia de constructo validada de forma cruzada - México. ................ 155 
Tabla 41. Resumen de los resultados para los modelos de medida reflectivos – España.
 ............................................................................................................................... 156 
Tabla 42. Valores VIF del modelo estructural - España. ............................................... 157 
Tabla 43. R cuadrado - España. ..................................................................................... 158 
Tabla 44. Resultados del test de significación para los coeficientes path del modelo 
estructural - España. ............................................................................................... 159 
Tabla 45. f cuadrado - España. ...................................................................................... 159 
Tabla 46. Resultados del test de significación para los efectos totales - España. .......... 160 
Tabla 47. Redundancia de constructo validada de forma cruzada - España. ................. 160 
Tabla 48. Resumen de resultados .................................................................................. 162 
 
 
ÍNDICE DE ILUSTRACIONES 
 
Ilustración 1. Un marco para la definición de los servicios financieros móviles. ........... 26 
Ilustración 2. Modelos de negocios permitidos en México con el nuevo marco 
regulatorio. ............................................................................................................... 34 
Ilustración 3. Desarrollo de la teoría del marketing. ........................................................ 48 
Ilustración 4. Modelo de investigación e hipótesis. ......................................................... 92 
Ilustración 5. Estimación del modelo path para México. .............................................. 155 
Ilustración 6. Estimación del modelo path para España. ............................................... 161 
 
 
 
 
 
 1 
INTRODUCCIÓN 
 
La creciente popularidad de las tecnologías y sistemas de información y comunicación 
está obligando a las empresas a desarrollar nuevos canales de comunicación y relación 
con los clientes (Brodie et al., 2013; Schamari & Schaefers, 2015), propiciando formas de 
interacción entre empresas-clientes y clientes-clientes, totalmente diferentes a los modelos 
tradicionales, donde el cliente se convierte en una parte activa e importante en la 
producción y comunicación de las empresas, cambiando los roles tradicionales del 
vendedor y del cliente (Sashi, 2012). 
En este sentido, el uso extensivo de dipositivos móviles inteligentes y las aplicaciones 
móviles brindan una oportunidad de conectarse, compartir e intercambiar información con 
los clientes en cualquier momento y lugar, características que están influyendo en el 
consumidor moderno en su comportamiento de compra y las empresas por consiguiente 
requieren una comprensión profunda de éste fenómeno (Tarute et al., 2017) de manera 
que no se queden sólo en la satisfacción y lealtad del cliente, sino que vayan más allá 
obteniendo una ventaja competitiva real (Kumar et al., 2010). 
Las aplicaciones más populares en todo el mundo a septiembre de 2017, fueron Gmail, 
Google Maps, YouTube y Google de Android; y Facebook, YouTube, Instagram y Skype 
para iPhone (Statista, 2018, Octubre, 10). 
Ante este escenario, las aplicaciones móviles son la oportunidad de oro para las marcas al 
poder comunicarse directamente con su consumidor. 
El presente trabajo de investigación tiene como principal objetivo determinar los 
antecedentes y consecuencias del brand app engagement aplicado en el sector bancario. 
 
 2 
El documento está estructurado en cinco capítulos. El primer capítulo corresponde al 
planteamiento del problema, preguntas, objetivos, justificación y los alcances y 
limitaciones del proyecto. El capítulo dos se refiere al marco contextual donde se pone 
de manifiesto el panorama actual de las telecomunicaciones y la tecnología, la evolución, 
desarrollo y penetración de los dispositivos móviles y de las aplicaciones móviles. 
Posteriormente, en este mismo capítulo se hace referencia a los servicios financieros 
móviles, a su definición, características, ventajas e inconvenientes, modelos de 
negociación y regulaciones al respecto. 
El capítulo tres incluye la revisión de la literatura específica objeto de estudio. En éste se 
detalla el fundamento teórico del engagement desde una perspectiva de marketing o del 
engagement orientado al marketing, qué teorías o corrientes del pensamiento lo respaldan, 
diferentes denominaciones, conceptualizaciones, dimensiones y contextos en los que se 
ha aplicado, así como estudios previos desarrollados sobre engagement con el objetivo de 
identificar antecedentes y consecuencias que se han considerado del mismo en otros 
contextos distintos al de éste proyecto, para posteriormente definir el modelo teórico 
propuesto. 
El capítulo cuatro detalla la metodología que se ha utilizado, el quinto capítulo, 
corresponde a los resultados obtenidos y el sexto capítulo a las conclusiones. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 3 
CAPÍTULO I. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 
 
1.1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 
 
En la actualidad, los teléfonos móviles se han convertido en uno de los elementos más 
significativos que apoyan a las personas en su estilo de vida. La rápida adopción de los 
teléfonos inteligentes y el posterior desarrollo de las aplicaciones móviles (apps) han 
permitido y, al mismo tiempo, obligado en la práctica a las empresas a adaptar su oferta 
de servicios a través de estos canalesmóviles, cambiando las formas en que las empresas 
y los clientes interactúan (S. J. Kim et al., 2015). Tal como lo mencionan Varnali y Toker 
(2010, p. 144) “el canal móvil se ha convertido en un vehículo definitivo del marketing”, 
aunque también se reconoce que la investigación en este campo aún tiene un largo camino 
que recorrer (Watson et al., 2013). 
De acuerdo con las estadísticas presentadas por Statista (2018, octubre 10), con corte de 
enero del año 2018, la población mundial era de 3.7 mil millones de usuarios de 
dispositivos móviles. A la par, las aplicaciones móviles son cada vez más populares en la 
vida cotidiana de las personas, experimentando un tremendo crecimiento y cambiando 
significativamente el comportamiento de compra del consumidor. Una aplicación móvil 
puede ser definida como un software diseñado para operarse en un teléfono celular 
ampliando sus capacidades para que los usuarios realicen tareas (Purcell, Entner y 
Henderson 2010). A marzo de 2017, Google Play y App store de Apple, las dos tiendas 
de aplicaciones más populares, tenían 2.8 y 2.2 millones de aplicaciones disponibles 
respectivamente (Statistica, 2018, Octubre, 10). Ante este volumen de aplicaciones 
 
 4 
disponibles para los consumidores, las empresas comenzaron a centrarse en éste innovador 
canal de comunicación para atraer y retener a sus clientes, permitiendo una conexión más 
fuerte con los consumidores, aumentar la fidelidad (Wang et al., 2015), generar relaciones 
duraderas y beneficiosas con los clientes (S. Kim & Baek, 2018), mejorando 
potencialmente la interacción con el cliente, la actitud favorable hacia la marca y el 
crecimiento de los ingresos (Bellman et al., 2011). 
Sin embargo, hay que considerar que aunque los clientes interactúan con miles de 
productos y marcas en sus vidas, desarrollan una conexión intensa con sólo un pequeño 
subconjunto de estos objetos (Machado, 2016); es aquí donde radica la importancia del 
consumer engagement, que desempeña un papel importante en el nuevo enfoque del 
marketing centrado en el cliente, convirtiéndose en una prioridad en las estrategias de 
marca (Hollebeek, 2011a) y que se ha utilizado con frecuencia para explicar las 
experiencias motivadoras que tienen los consumidores al conectarse con las marcas (E. 
Kim et al., 2013; S. Kim & Baek, 2018; Y. H. Kim et al., 2013; Wu, 2015). 
Según Sun (2006) la innovación tecnológica permite a las marcas desarrollar e 
implementar una gestión eficaz de las relaciones con los clientes, y por su parte Tarute et 
al. (2017) mencionan que las aplicaciones móviles ofrecen mayores oportunidades para 
atraer a los consumidores y construir relaciones mutuamente beneficiosas con los clientes. 
Además, Bellman et al. (2011) establecen que es probable que los consumidores expresen 
respuestas favorables a las marcas que diseñan aplicaciones móviles más atractivas. Por 
mencionar algunas apps a modo de ejemplo se tienen aquellas de redes sociales como 
Facebook, Messenger, Skype entre otras, permiten al usuario conectarse en tiempo real 
con infinidad de personas en el mundo. 
 
 5 
En el caso de aplicaciones para buscar pareja existen ejemplos como Meetic, Lovoo, 
Tinder, Happn (que te muestra usuarios con los que te has cruzado) o Grindr (es el Tinder 
para las personas con orientación sexual o bisexual). En cuanto a la categoría de fitness 
apps, se puede destacar a Moves, que da un seguimiento automático y certero de los pasos 
que da una persona ya sea a pie, corriendo o en bibicleta con el simple hecho de traer el 
teléfono móvil en el bolsillo. 
El sector de servicios, especificamente el sector financiero, no ha sido la excepción y han 
dispuesto el uso de estos nuevos canales para llegar a sus clientes, ya sea mediante el 
acceso a la página web en el móvil para realizar operaciones bancarias o más 
recientemente a través de las aplicaciones móviles de marca (usualmente llamados estos 
servicios en su conjunto como servicios financieros móviles, SFM). Estos nuevos canales 
que utilizan los SFM se han considerado como un sistema prometedor debido a los 
atributos de las tecnologías móviles tales como la ubicuidad, la comodidad, y la 
interactividad (Witeepanich, Emklang, Matsmak, Kanokviriyasanti y Chanvarasuth, 
2013). 
Los SFM hoy en día ofrecen una variedad de servicios a los que se puede acceder en 
tiempo real, tales como consultas de saldo, transferencias de fondos, pagos y muchos más. 
La evolución de la tecnología móvil ha revolucionado la industria de los servicios 
financieros. La literatura revela que, en general, la decisión de adoptar servicios de banca 
móvil está influenciada por las percepciones de los consumidores, las opiniones y las 
medidas concernientes a los beneficios del uso de la tecnología (Singh, 2008) y más si 
cabe en comparación con los canales financieros tradicionales, como cajeros automáticos 
(ATMs), banca por internet y banca telefónica. Liljander, Polsa, y Forsberg (2007), 
 
 6 
mencionan que uno de los principales impulsores de la adopción de la tecnología es la 
familiaridad tecnológica de los usuarios. 
Siguiendo ésta lógica, los investigadores en ciencias de la administración interesados en 
el ahorro de tiempo y eficientar procesos tanto para sus ejecutivos como los clientes, han 
apostado en la tecnología, permitiendo a los usuarios la realización de transacciones 
bancarias sin necesidad de ir a una sucursal, hacer pagos, gestionar las tarjetas, entre otros, 
todo mediante las páginas web y últimamente con el desarrollo de las aplicaciones. 
De igual forma, los gerentes de ésta industria han podido identificar las ventajas de utilizar 
las características innovadoras de las aplicaciones móviles para establecer relaciones con 
los clientes, y en un contexto tan delicado como es el de actividad financiera, sería 
interesante identificar qué elementos deben considerar las marcas para propiciar la 
adopción y el engagement del cliente bancarizado. 
Desde una perspectiva de investigación académica hay una falta de investigación centrada 
en las relaciones y la causalidad entre las aplicaciones móviles, el consumer engagement 
y sus posibles consecuencias para el uso continuado de las aplicaciones y su relación con 
la marca en entornos digitales. Además, existe una brecha de conocimiento importante 
que analice la relación entre las características específicas y el uso de las aplicaciones 
móviles para comprender el papel específico del consumer engagement (Tarute et al., 
2017). 
Si se considera que hay poco consenso en la literatura científica con respecto a la 
identificación de los antecedentes y consecuencias del consumer engagement en un 
contexto físico tradicional (Gummerus et al., 2012; Hollebeek & Chen, 2014; Vivek et al., 
2012), todavía es menor la unanimidad y la disposición de información homogénea en 
 
 7 
relación a contextos vituales y, o móviles (Wirtz, den Ambtman, Bloemer, Horváth, 
Ramasesham, van de Klundert, Gurhan Canli y Kandampully, 2013; Kim et al., 2013; 
Tarute et al., 2017). 
Por tal motivo, el objetivo principal de este trabajo es generar un modelo que indentifique 
las variables que generan y anteceden al brand app engagement aplicado específicamente 
en las aplicaciones ofrecidas en el sector bancario, de manera que permita comprender en 
este contexto como lo son sus finanzas, qué variables son clave en la experiencia del 
cliente al tener contacto con la marca y utilizar este canal móvil que lo lleven a generar un 
engagement con la marca y la aplicación más allá de la pura satisfacción y lealtad, sino 
que mejore su actitud hacia la marca, comunique con otros su experiencia y aumente la 
participación e involucramiento con la marca. 
 
1.2 PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN 
 
1.2.1 PREGUNTAS GENERALES 
 
¿Cuáles son las variables que anteceden y generan el brand app engagement en el contexto 
bancario del cliente españoly mexicano? 
 
1.2.2 PREGUNTAS ESPECÍFICAS 
 
• ¿Cómo influyen el valor hedónico, facilidad de uso, utilidad percibida, valor 
social, valor técnico y confianza como antecedentes de la brand app experience 
 
 8 
en el contexto bancario del usuario mexicano y español? 
• ¿Cuál es la relación entre la brand app experience sobre brand app engagement y 
word of mouth (WOM, por sus siglas en inglés) en el contexto bancario del usuario 
mexicano y español? 
• ¿Cuál es el impacto que tiene el brand app engagement sobre el WOM en el 
contexto bancario del usuario mexicano y español? 
 
1.3 OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN 
 
1.3.1 OBJETIVO GENERAL 
 
Determinar las variables que generan y anteceden al brand app engagement en el contexto 
bancario del usuario mexicano y español. 
 
1.3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS 
 
• Identificar la influencia que tiene el valor hedónico, facilidad de uso, utilidad 
percibida, valor social, valor técnico y confianza como antecedentes de la brand 
app experience en el contexto bancario mexicano y español. 
• Determinar el efecto de brand app experience sobre brand app engagement y 
WOM en el contexto bancario del usuario mexicano y español. 
• Establecer el efecto del brand app engagement sobre el WOM en el contexto 
bancario mexicano y español. 
 
 9 
1.4 JUSTIFICACIÓN 
 
Los sistemas financieros de los países, a través de las instituciones financieras, están 
adoptando tendencias digitales cada vez más avanzadas y enfocándose en la 
multicanalidad y/o omnicanalidad para aumentar la satisfacción y lealtad del cliente 
mediante la mejora de la experiencia en la banca y persiguiendo alcanzar el engagement 
con la marca. 
La banca móvil, los cajeros automáticos y los dispositivos portátiles proporcionan medios 
convenientes para que los clientes realicen sus transacciones financieras. Sin embargo, no 
todo el mundo adopta las tecnologías al mismo ritmo y algunos casos no las adoptan en 
absoluto. Del mismo modo, los factores de adopción o rechazo pueden variar entre 
individuos. 
Por lo anterior, considerando la aceptación que han tenido las aplicaciones móviles de 
marca en el sector bancario, la importancia de llevar a cabo ésta investigación queda 
justificada al menos por tres motivaciones principales. En primer lugar, este trabajo 
propone realizar una aportación a la literatura existente sobre consumer engagement, al 
ser un concepto emergente en la gestión de servicios y el marketing a través de la 
tecnología móvil. En segundo lugar, se pretendió ampliar la comprensión del consumer 
engagement en el contexto de aplicaciones móviles de marca para avanzar en su 
conceptualización y medición. Hasta el momento son contados los trabajos de 
investigación al respecto que identifican los antecedentes y consecuencias del consumer 
engagement en un contexto de aplicaciones móviles de marca. En nuestro caso, se eligió 
un contexto de servicios, el sector bancario. 
 
 10 
Por último, en tercer lugar, se incluyeron en el análisis otras variables como consumer 
experience y la satisfacción del cliente, así como el WOM del cliente respecto a la marca 
y la aplicación, conjuntamente con customer engagement, para tratar de identificar la 
causalidad y el impacto en las relaciones entre esas variables. Este proceso facilitará la 
obtención de información y la creación de conocimiento para mejorar la comprensión en 
los ámbitos académico y profesional acerca del modo en que los clientes se involucran de 
manera diferente con las aplicaciones móviles de marcas. Como consecuencia, se llegó a 
una serie de recomendaciones de mejores prácticas en términos de comunicación con los 
clientes y aproximación hacia unas relaciones más estables y duraderas. 
Además, ésta investigación pretendió contribuir a la literatura actual, en la que existe una 
brecha con respecto a las aplicaciones de marca y el consumidor, y específicamente, en 
un contexto tan delicado como las finanzas. Existen lagunas de investigación en la 
literatura de marketing, ya que la mayoría de las investigaciones académicas plantean 
propuestas relacionadas con la adopción de diversos tipos de tecnologías y no abordan 
tanto sus consecuencias. Por lo tanto, la revisión de la literatura ha permitido evidenciar 
la necesidad de estudiar las consecuencias de la adopción de tecnología (en este caso 
refiriéndose a la adopción de aplicaciones de marcas bancarias), es decir, es necesario 
realizar propuestas que investiguen qué pasa una vez que el cliente conoce y usa este 
nuevo canal. De esta manera las empresas podrán identificar mejores prácticas para su 
estrategia y gestión empresarial para lograr que el cliente se enamore de la aplicación de 
la marca. 
 
 
 
 11 
1.5 ALCANCE Y LIMITACIONES 
 
Para el logro de los objetivos planteados, la presente investigación implicó la realización 
de una prueba empírica en España y México, por lo que el presupuesto y el tiempo 
influyeron en la obtención de los datos y por ende en los resultados, en el sentido de que 
las pruebas se realizaron considerando el tiempo disponible en España tratando de no 
afectar la calidad de los datos y resultados. Se ha realizado un estudio con corte transversal 
y a un segmento específico del consumidor (clientes bancarios usuarios de la aplicación 
de marca entre 18 y 40 años de edad), dejando por tanto fuera otros cortes generacionales 
que permitieran comparar las diferentes conductas y percepciones del cliente en función 
de la edad. 
Otra limitación de este estudio es que únicamente se consideró una categoría o tipo de 
aplicación, la utilitaria, en este caso en la forma de una app bancaria. Sin embargo, este 
estudio se puede replicar en un futuro en otras aplicaciones utilitarias (empresas de redes 
de transporte, compras y ventas al menudeo o por menor, etc.) o incluso en aplicaciones 
de tipo hedonistas (juegos o de relajación) de modo que permitiera identificar las 
diferencias que presenta el consumidor al utilizarlas. 
 
 
 
 
 
 
 12 
CAPÍTULO II. MARCO CONTEXTUAL 
 
El presente apartado tiene el objetivo de dar al lector un panorama general sobre el 
teléfono móvil, de las aplicaciones móviles de marca y de los servicios financieros móviles 
(SFM). ¿Cuál ha sido su evolución, la penetración y el desarrollo y la relación con el 
marketing del teléfono móvil y de las aplicaciones móviles de marca? ¿Qué son los 
servicios financieros móviles?. 
El contenido de este apartado se estructura en dos subapartados: el primer subapartado 
corresponde a la revisión de las aplicaciones de marca, comenzando por el origen y 
evolución del celular, cómo fue su desarrollo y la penetración actual del teléfono 
inteligente en el mundo, finalizando con la correspondiente revisión de las aplicaciones 
de marca y de cómo se convierten en el nuevo canal de comunicación entre marca y 
cliente. 
El segundo subapartado corresponde a los servicios financieros móviles, haciendo 
referencia a su definición, a sus características y a su penetración en el mercado. 
 
2.1 MOBILE BRAND APPLICATIONS 
2.1.1 DESARROLLO DE LAS TECNOLOGÍAS DE COMUNICACIONES MÓVILES 
 
La tecnología móvil se ha desarrollado rápidamente desde principios de los años 80, a 
través de plataformas sucesivas que han dado lugar a dispositivos móviles analógicos (de 
 
 13 
primera generación, 1G), digitales (2G, 2.5G) y banda ancha móvil (4G, 5G). Cada 
generación de comunicación móvil se ha basado en una tecnología dominante. Además 
de las tecnologías móviles en cada generación, también se han introducido otros tipos de 
tecnologías de comunicaciones móviles que pueden utilizarse para la transmisión de datos 
móviles, como la LAN inalámbrica (Red de área local), Bluetooth (Lee, 2008) y el 
Wireless LAN y el WIFI dándose en ocasiones combinaciones entre ellas. Véase la tabla 
1 donde se muestra la evolución de las comunicaciones móviles. 
 
Tabla 1.Evolución de las comunicaciones móviles. 
Dispositivos móviles analógicos 
(de primera generación, 1G): 
- Tecnología analógica 
para la comunicación de 
voz 
- Baja calidad de 
transmisión e 
imposibilitada para la 
transmisión de datos no 
vocales. 
1946 AT&T introdujo el primer servicio inalámbrico 
comercial, el servicio telefónico móvil (MTS). 
1950 -1970 MTS y EVITS (servicio telefónico móvil mejorado) 
sirvieron como la tecnología básica de la era pre-
celular y posteriormente, los primeros estándares 
analógicos como Advanced Mobile (AMPS), Nordic 
Mobile Telecom (NMT) y Total Access 
Communication System (TACS). 
1983 Estados Unidos adopta el estándar AMPS para la 
primera generación de telefonía celular 
estadounidense, dependiendo de la tecnología 
FDMA (acceso múltiple por división de frecuencia) 
en las bandas de 800 MHz a 900 MHz. 
2003 AMPS era el sistema analógico más popular y el 
segundo mayor sistema inalámbrico en todo el 
mundo después de GSM (Sistema Global para 
Móviles para Comunicaciones Móviles). 
Comunicación móvil digital: 
2G - 2.5G Technologies 
- De 1G a 2G cambió de 
tecnología analógica a 
digital. 
- Capaz de ofrecer voz 
inalámbrica y datos con 
14,4 kbpa de ancho de 
banda de datos. 
 
 
 
 
 
 
 
 
2.5G 
1992 En Finlandia comenzó a operar la primera red de 
comunicación digital inalámbrica. 
A finales de 
los 80´s 
El Sistema Global de Comunicaciones Móviles 
(GSM) fue creado por 13 países europeos, basandose 
en una versión mejorada de la tecnología TDMA 
operada en la frecuencia 900, 1800 y 1900 MHz 
90´s El GSM dominó más del 99,3% de los primeros 
mercados móviles digitales 
2004 El acceso múltiple por división de código (CDMA) 
fue utilizado por 71 millones de personas en los 
EE.UU., mientras que el GSM fue utilizado por 22 
millones de personas en los EE.UU. 
Los países del pacífico asiático lideraron la 
aceptación de los estándares CDMA, siendo Corea 
del Sur el país con mayor número de suscriptores 
CDMA en todo el mundo, casi el 60%. 
1999 Se lanza el equipo de NTT DoCoMo, el servicio 2.5G 
más exitoso. 
 
 14 
- Utiliza la transmisión digital, 
pero empleó la tecnología de 
conmutación de paquetes en lugar 
de la tecnología de circuitos 
conmutados. 
- Permitió a los usuarios enviar y 
recibir datos a través de una 
plataforma inalámbrica (correo 
electrónico, conectividad WEB y 
compras en línea). 
-Limitaciones en mensajería de 
texto, fotos, conexión a Internet, 
servicios multimendia móviles y 
velocidad de transmisión de 
datos. 
Multimedia Comunicaciones 
Móviles: Tecnologías 3G 
- Su objetivo fué 
garantizar la 
interoperabilidad global 
y el uso estandarizado 
de la frecuencia del 
espectro, basándose en 
la ubicuidad del servicio 
y la libertad y 
conveniencia de 
conducir negocios desde 
cualquier lugar, en 
cualquier momento, 
permitiendo la valiosa 
extensión de las 
comunicaciones 
globales de persona a 
persona. 
A mediados 
de los 80´s 
La Unión Internacional de Telecomunicaciones 
(UIT) creó la norma mundial denominada 
"Telecomunicaciones Móviles Internacionales - 
2000" (IMT-2000) para servir de base al sistema 3G 
de comunicaciones móviles. 
En 1999, la UIT seleccionó oficialmente las IMT-
2000 como estándar de la industria para el nuevo 
sistema inalámbrico 3G. 
IMT-2000 ofrecía la capacidad de proporcionar 
servicios y aplicaciones de voz y datos. Uno de los 
aspectos clave de las IMT-2000 es la capacidad de 
los usuarios de disponer de terminales personales 
para ir a cualquier parte del mundo, tener acceso a un 
conjunto mínimo de telefonía vocal y disfrutar de una 
selección de servicios de datos. 
Comunicación móvil de banda 
ancha estable: 4G Technologies 
Prometía integrar diferentes 
modos de comunicación 
inalámbrica, desde redes 
interiores como LAN 
inalámbricas y Bluetooth, hasta 
señales celulares, radio, 
televisión y comunicaciones por 
satélite: la informática 
omnipresente 
2007 Surgen los smartphones y su despunte a la fama con 
el lanzamiento del iPhone de Apple pantalla táctil, 
cuyas funciones superaban al teléfono común para 
puras llamadas, pues es un miniordenador con un 
sistema operativo que permite la instalación de 
programas y aplicaciones para un sin número de 
funciones. 
 
Comunicación móvil de banda 
ancha 5G 
2018 En 2019 está comenzando su penetración en el 
mercado. En China actualmente ya está utilizándose 
para cirugía teleasistida. El 5G está en una etapa 
incipiente en la que todavía hay expectación e 
incertidumbre acerca de sus múltiples posibilidades 
y oportunidades. Existe unanimidad en reconocer 
que supondrá un cambio radical en las conexiones de 
las personas. 
Fuente: Elaboración propia con base en Lee, 2008. 
 
 
 15 
2.1.2 EL TELÉFONO INTELIGENTE EN EL MUNDO 
 
Se considera que a nivel mundial, según la Unión Internacional de Telecomunicaciones 
(ITU, por su siglas en inglés, International Telecommunication Union) en su reporte 
Measuring the information Society Report 2017 – Volume 1, en el año 2015 había 7.18 
mil millones de suscripciones en teléfonos móviles en el mundo, lo que representaba 98.2 
suscripciones por cada 100 habitantes. Respecto a los teléfonos inteligentes, éste estudio 
detalla que según la encuesta realizada por Pew Research Center, en 2015 “la mediana 
global de la propiedad de teléfonos inteligentes era del 43 por ciento. Un 68% en las 
economías desarrolladas y el 37 por ciento en economías en desarrollo y emergentes” 
(pág. 108). 
En el caso de América, el reporte informó 1,102 millones de suscripciones en teléfonos 
móviles representando 111.8 de suscripciones por cada 100 habitantes, lo que significa 
que hay más celulares que personas en este continente (Unión Internacional de 
Telecomunicaciones, ITU, por sus siglás en inglés, World Telecommunication/ICT 
Indicators database, 2016). 
En el caso de México, según el cuarto informe trimestral 2015 del Instituto Federal de 
Telecomunicaciones (IFT) el número de suscripciones de telefonía móvil en México fue 
de 107.7 millones, lo que representa 89 suscripciones por cada 100 habitantes. 
En España, los usuarios de teléfonos móviles representa el 96% de los cuales un 87% 
cuenta con un teléfono inteligente. De igual forma, en éste país 35.8 millones de los 
usuarios son los que se conectan a internet mediante el móvil (Juste, 2019). 
 
 
 16 
2.1.3 MOBILE BRAND APPLICATIONS 
 
2.1.3.1 DESARROLLO Y EVOLUCIÓN DE LAS APLICACIONES 
 
Para entender que son y cómo se desarrollaron las aplicaciones móviles y posteriormente 
las aplicaciones móviles de marca desde la perspectiva que se trata de abordar en esta 
tesis, se adoptó un enfoque de gestión de servicios y marketing, creyendo conveniente 
realizar con anterioridad una aproximación a un concepto clave que nació gracias a las 
tecnologías, servicios y dispositivos móviles. Este es el marketing móvil o mobile 
marketing. 
Tradicionalmente y con anterioridad a la era móvil, la corriente predominante del 
marketing era hacia un contexto masivo, es decir, las herramientas y estrategias de 
marketing aplicadas por las empresas iban dirigidas a poblaciones muy grandes, con 
mensajes estandarizados y ofertas distribuidas por intermediarios (Kotler y Armstrong, 
2017) . Sin embargo, en la actualidad la tendencia del marketing es hacia mercados muy 
específicos, orientándose a la personalización; donde la tecnología digital y de medios 
sociales juegan un papel clave. Las estrategias de marketing que las compañías están 
adoptando ya sea como principal opción o como complemento de otras estrategias más 
tradicionales son el marketing directo e interactivo y el marketing digital. 
Según Kotler y Armstrong (2017): 
 …”el marketing directo y digital consiste en conexiones directas con 
 consumidores individuales y comunidades de clientes cuidadosamente elegidos 
 paraobtener una respuesta inmediata y, al mismo tiempo, entablar relaciones 
 duraderas con los clientes” (p. 430). 
 
 17 
 
El marketing directo es muy importante para el diseño de estrategias (ofertas y contenidos) 
conforme a los intereses y necesidades de los mercados definidos o incluso compradores 
individuales, promoviendo la participación del cliente y ventas (Kotler y Armstrong, 
2017). 
 ”los tipos de marketing directo y digital son: marketing en línea (sitios web, 
 publicidad en línea, correo electrónico, videos en línea, blogs), marketing en social 
 media y marketing móvil” (Kotler y Armstrong, 2007, pág. 432). 
 
Las definiciones que ha recibido el marketing móvil han sido diversas, pero coincidiendo 
en el canal y el objetivo de promover una relación duradera entre vendedor y cliente. En 
la Tabla 2, a modo de ejemplo, se recogen algunas de las definiciones que cuentan con 
mayor aceptación. 
 
Tabla 2. Definiciones del marketing móvil. 
Definiciones Fuente 
“Los esfuerzos de las organizaciones, empresas y marcas para promover, 
informar, vender o impulsar a los consumidores a realizar algún tipo de acción 
utilizando una plataforma móvil”. 
Mobile marketing 
association (MMA, 
2008) 
“Comunicación bidireccional o multidireccional y promoción de una oferta 
entre una empresa y sus clientes/consumidores utilizando un medio, dispositivo 
o tecnología móvil” 
Shankar y 
Balasubramain (2009, 
pág. 118) 
“El uso de un medio inalámbrico para proporcionar a los consumidores 
información personalizada en tiempo real, sensible a la ubicación geográfica, 
que busca promover un bien, servicio o idea, brindando beneficios a todos los 
interesados”. 
Scharl, Dickinger y 
Murphy (2005, pág. 
165) 
“Cualquier actividad de marketing realizada a través de una red ubicua a la que 
los consumidores se conectan constantemente utilizando un dispositivo móvil 
personal”. 
Kaplan (2012, pág. 
130) 
 
 18 
Requiere tres condiciones: red ubicua, que el usuario tenga constante contacto 
con ésta red y el uso de un dispositivo móvil personal. 
Fuente: Elaboración propia. 
 
Existen diferentes herramientas de marketing móvil, y gracias al desarrollo y 
perfeccionamiento contínuo de la tecnología en ésta área, los profesionales del marketing 
pueden llegar a sus clientes a través de “sitios web móviles, aplicaciones móviles, 
servicios de mensajes cortos (SMS), servicio de mensajes multimedia (MMS), video y 
TV” (Mirbagheri y Hejarzinia, 2010). Las aplicaciones móviles entran en la estructura de 
mobile-commerce (m-commerce) implicando una serie de relaciones entre los diferentes 
sectores de la cadena de valor. 
Los principales operadores de m-commerce son operadores de redes móviles. 
Proporcionan la conectividad que une a suscriptores, proveedores e instituciones 
financieras. Los operadores móviles también tienen acceso a millones de suscriptores y 
están en una posición única para convertirse en canales de distribución de una variedad de 
bienes digitales y tangibles (Verisign, 2007). La mayoría de los operadores pretenden 
posicionarse en un papel clave para el m-commerce al ser propietarios de portales y 
participando en los ingresos devengados por los servicios a través de sus redes (Dursun y 
Gokbayrak, 2000). 
Los consumidores o suscriptores de servicio son también componentes principales del m-
commerce porque compran y consumen los productos y servicios. Quieren comprar 
productos y disfrutar de los servicios en cualquier momento y en cualquier lugar en varios 
dispositivos. Aunque la experiencia en otros países con la adopción de teléfonos 
habilitados para Internet muestra que es probable que el crecimiento provenga 
 
 19 
principalmente de jóvenes menores de 18 años y adultos maduros de más de 55 años, se 
espera que el crecimiento del comercio móvil sea impulsado por jóvenes adultos y 
empresarios (Consumer Affairs Victoria, 2004). 
 
Aplicaciones y servicios de comercio móvil 
 
Debido a los atributos únicos de los dispositivos móviles como la portabilidad y el 
descubrimiento de la ubicación de los clientes, varias aplicaciones personalizadas y 
basadas en la ubicación se han desarrollado y mantenido. Varshney y Vetter (2002) 
clasificaron aplicaciones de m-commerce de acuerdo con las perspectivas de negocio a 
consumidor (B2C) o negocio a negocio (B2B). Propusieron una amplia gama de 
aplicaciones de comercio móvil, incluyendo aplicaciones móviles de finanzas, publicidad 
móvil, gestión de inventario móvil, localización y compras de productos, gestión de 
servicios proactivos, reingeniería inalámbrica, subastas móviles o subastas inversas, 
servicios y juegos de entretenimiento móvil, móviles Oficinas, educación móvil a 
distancia y centros de datos inalámbricos. 
Debido a que m-commerce cubre una amplia gama de aplicaciones, Boston Consulting 
Group (BCG) dividió las aplicaciones de m-commerce en dos categorías: servicios no 
transaccionales y servicios transaccionales en su informe "Comercio Móvil: Ganar el 
Consumidor" (BCG, 2000). Los servicios no transaccionales incluyen correo electrónico 
y SMS; noticias, tiempo y aplicaciones deportivas; tono de llamada y descargas de 
protector de pantalla; información regional, surf y navegación; Información de viajes, 
servicios personalizados, información financiera, chats y grupos de noticias; comparación 
 
 20 
de precios, servicios basados en localización y juegos. Los servicios transaccionales 
incorporan servicios bancarios, libros y CDs, productos de viajes, corretaje, subastas, 
hardware y software, regalos de cortesía, artículos electrónicos, alimentos y comestibles, 
artículos de farmacias y artículos para el hogar. 
Los servicios no transaccionales están relacionados con los servicios o funciones de 
información, entretenimiento y / o comunicación (interacción) que pueden ser accesibles 
a los usuarios en cualquier momento y en cualquier lugar a través de sus dispositivos 
móviles. El correo electrónico, el servicio de mensajes cortos (SMS, también llamado 
mensajería de texto), la búsqueda móvil, la música móvil y los servicios de juegos para 
móviles entran en esta categoría. Por su parte, los servicios transaccionales se refieren a 
los servicios relacionados con la financiación, tales como el pago mediante tarjeta de 
crédito y servicios bancarios. 
Este estudio se enfoca en ambos tipos de servicios (transaccionales y no transaccionales) 
en los servicios financieros móviles, ya que en el caso de las aplicaciones móviles 
bancarias ofrecen operaciones no transaccionales como consulta de saldo, consulta de 
estado financiero, ubicación de cajeros, entre otros; y operaciones transaccionales como 
pagos móviles. 
 
2.1.3.2 APLICACIONES MÓVILES DE MARCA 
 
Con el crecimiento exponencial de la tecnología en comunicación móvil, un número 
ilimitado de aplicaciones de teléfonos móviles inteligentes se han ido permeando en todas 
y cada una de las actividades que llevamos a cabo en nuestras vidas (Kim et al., 2013). 
 
 21 
Dichas aplicaciones son utilizadas como central para una variedad de contenidos y 
servicios a los que los usuarios móviles pueden acceder en cualquier momento y en 
cualquier lugar. Las aplicaciones para teléfonos móviles permiten a los consumidores usar 
sus teléfonos inteligentes para encargarse de todas las tareas diarias. Un consumidor puede 
usar una aplicación, entre otros usos, para comprar productos, pagar facturas, localizar 
cajeros automáticos, encontrar negocios locales, obtener indicaciones para llegar en 
automóvil y buscar menús y reseñas de restaurantes locales (y no tan locales), y así un 
número ilimitado de usos que no paran de crecer. 
Los profesionales del marketing ahora están creando y alimentando un canal de 
comunicación de marca que llega a sus consumidores actuales y potenciales y se conoce 
como aplicaciones móviles de marca. 
Por el objetivoy enfoque del presente trabajo, a continuación se presentarán diferentes 
definiciones de aplicaciones comenzando desde un nivel más amplio para después 
aterrizar en las definiciones relacionadas con la mercadotecnia y las marcas. 
Primeramente se considera oportuno entender su estrecha relación con los dispositivos 
móviles. Un dispositivo móvil es aquel que se utiliza para conectarse a los servicios 
móviles, incluyendo teléfonos inalámbricos, ordenadores portátiles inalámbricos, 
ordenadores portátiles, tecnologías montadas en vehículos, dispositivos de localizador de 
mensajes personales y asistentes digitales personales (PDA, por sus siglas en inglés) 
(Tarasewich, Nickerson y Warkentin, 2002). 
Entre los dispositivos mencionados, los teléfonos móviles son el único dispositivo de 
comunicación que las personas utilizan en casi todos el mundo. Santiago, Trabaldo, 
Kamijo y Fernández (2005, pág. 7) definen las aplicaciones móviles o app como “toda 
 
 22 
aplicación informática diseñada para ser ejecutada en teléfonos inteligentes, tabletas y 
otros dispositivos móviles. Por lo general se encuentran disponibles a través de 
plataformas de distribución, operadas por las compañías propietarias de los sistemas 
operativos móviles como Android, iOS, BlackBerry OS y Windows Phone, entre otros” 
(citado en Lee, 2008). En éste sentido estudios como Cindy y Krum (2010), Ryan y Jones 
(2012) agregan a la definición de aplicación móvil que son softwares preinstalados o que 
se pueden instalar en los teléfonos mediante la descarga en internet, y que agregan 
funcionalidad al dispositivo interactuando directamente con las característica del mismo 
(Chiem et al., 2010). 
Adicionalmente, Purcell, Entner y Henderson (2010, p. 2) coinciden con las definiciones 
anteriores, agregándole únicamente la experiencia del usuario, ya que su definición se 
refiere a las apps como “aplicaciones de software para el usuario final, diseñadas para un 
sistema operativo de teléfono celular y que amplían las capacidades del teléfono al 
permitir a los usuarios realizar tareas particulares”. Tambien cabe mencionar que aunado 
a esto Krum (2010) menciona que pueden desarrollarse como herramientas de marketing 
para promover una marca, servicio o producto en particular, además de generar ingresos 
al poder diseñarse y venderse como programas independientes. 
Con lo anterior, algunos académicos y profesionales del marketing se centraron en 
establecer la definición de las aplicaciones móviles orientadas a la mercadotecnia, 
denominándolas aplicaciones móviles de marca (mobile brand application, en inglés). 
Bellman et al., (2011) son pioneros en los estudios sobre la efectividad de las aplicaciones 
móviles (Sproson, 2014), definiéndolas como: 
 
 23 
…software descargable a un dispositivo móvil que muestra prominentemente una 
identidad de marca, a menudo a través del nombre de la aplicación y la apariencia 
de un logotipo o icono de marca, a lo largo de la experiencia del usuario (Bellman 
et al., 2011, p. 191). 
 
Al proporcionar a los consumidores experiencias únicas asociadas con sus marcas, las 
empresas pueden usar las aplicaciones de marca para interactuar con los consumidores 
(actuales y potenciales) de manera más efectiva (Kim et al., 2013). 
Además, Bhave, Jain y Roy (2013, p. 65), sugieren que “una aplicación de marca 
proporciona una utilidad valiosa para el consumidor y establece una conexión emocional 
con ellos […] y es útil en la creación de marca”. 
El estudio de Bellman et al. (2011) examinó la efectividad de las aplicaciones de marca 
en términos de actitud de marca e intención de compra de marca. No obstante, hasta hoy 
son muy pocos los estudios que han examinado cómo los mercadólogos globales intentan 
involucrar a los consumidores con aplicaciones de marca (Bellman, et al., 2011; Kim y 
Yoon, 2013; Magrath y McCormick, 2012 y 2013; Rishi, 2012; Wang, Liao y Yang, 2013; 
Sproson, 2014). Kim et al., (2013) en su estudio examinan como los profesionales del 
marketing utilizan aplicaciones de marca y particularmente cómo incorporan en ellas 
importantes atributos de participación sugeridos en la literatura, como por ejemplo, las 
mencionadas por O'Brien y Toms (2008): vitalidad, novedad, motivación, control, 
personalización, retroalimentación y multiplataforma. 
Las aplicaciones de marca son también consideradas simplemente otra forma de 
publicidad interactiva y comunicaciones de marketing pero más atractivas que el formato 
web tradicional (Bellman et al., 2011). Por tanto, las experiencias atractivas que los 
consumidores tienen con esta forma de comunicación de marca pueden afectar sus 
 
 24 
respuestas, básicamente de tres maneras, relacionadas con las características del usuario, 
con la capacidad de interconectividad de la app y con la funcionalidad de la app 
respectivamente. En primer lugar, tales experiencias se deben al alto nivel de atención que 
los usuarios móviles dan a los teléfonos inteligentes. En términos generales, la aceptación 
de las personas de estos mensajes relacionados con la marca puede verse afectada por la 
concentración que están teniendo hacia sus teléfonos inteligentes (Hutton y Rodnick, 
2009). 
En segundo lugar, una variedad de características interactivas de aplicaciones móviles 
permite a los especialistas en marketing ofrecer experiencias de marca únicas que no están 
disponibles con las experiencias web móviles tradicionales (Moceri, Smud, Vitualich y 
Wright, 2011). Los usuarios no solo se encuentran con marcas mientras navegan por 
Internet a través de dispositivos móviles, sino que interactúan activamente con ellos. En 
tercer lugar, las apps no se perciben como un anuncio que interrumpe su experiencia móvil 
(Hutton y Rodnick, 2009). De hecho, son bienvenidas como herramientas útiles (Bellman 
et al., 2011) porque ofrecen información para ayudar a los usuarios a tomar decisiones de 
consumo y brindan experiencias entretenidas. 
 
2.2 SERVICIOS FINANCIEROS MÓVILES 
 
En un mercado de consumo, un producto pretende satisfacer la necesidad de un 
consumidor, pero al tratarse de un servicio y por ende intangible, se busca la satisfacción 
pero además incementar los valores o beneficios percibidos por el consumidor. Por su 
 
 25 
parte, Stanton, Etzel y Walker (2004) mencionan que un producto o servicio son un 
conjunto de características tangibles e intangibles que pueden ser un bien, un servicio, un 
lugar, una persona o una idea. 
Entre las particularidades intrínsecas de un servicio que permiten diferenciarlo frente a un 
producto se pueden citar la intangibilidad (un servicio no puede ser visto, sentido, olido 
ni escuchado antes de adquirirlo), la heterogeneidad (dos o más servicios pueden resultar 
parecidos pero nunca serán idénticos ni iguales), la perecibilidad (un servicio no puede 
ser almacenado), la inseparabilidad (la producción y el consumo se desarrollan de forma 
parcial o completamente paralelos) y la ausencia de propiedad (quienes contratan un 
servicio consiguen el derecho a recibir una prestación, uso, acceso o arriendo de una cosa, 
pero no se vuelven propietarios de él) (Kotler 2002). En este sentido sería necesario 
establecer que existen multitud de tipos de servicios dentro del sector económico o de las 
actividades económicas. 
El Banco de México define los servicios financieros como aquellos otorgados por las 
distintas organizaciones que conforman el sistema financiero y que facilitan el 
movimiento del dinero. Entre ellas destacan principalmente los intermediarios financieros. 
De esta manera, el sistema financiero cumple con sus funciones de intermediar recursos y 
posibilitar la existencia del sistema de pagos en la economía a través de la prestación de 
diversos servicios financieros. 
Según Quintana (2004) los servicios financieros son aquellos que comprenden todo 
servicio de esa naturaleza, bien sea serviciode banca, seguros, valores, factoraje, 
arrendamiento financiero y finanzas; así como cualquier otro servicio conexo o auxiliar 
de un servicio financiero. 
 
 26 
2.2.1 DEFINICIÓN DE SERVICIOS FINANCIEROS MÓVILES 
 
Los servicios financieros móviles (SFM) son probablemente uno de los componentes más 
importantes del m-commerce. La Alianza para la Inclusión Financiera (AFI, 2013) define 
los servicios financieros móviles como “el uso de un teléfono celular para tener acceso a 
servicios financieros y llevar a cabo operaciones financieras. Esto incluye tanto servicios 
transaccionales como no transaccionales, tales como visualizar la información financiera 
en el teléfono celular de un usuario” (pág. 1). Otros autores como Juniper Research (2008) 
definen los servicios financieros móviles como "servicios de banca de negocios ofrecidos 
a los clientes en sus teléfonos móviles". 
Los servicios financieros móviles incluyen tanto la banca móvil (m-banking) como los 
pagos móviles (m-payments). La ilustración 1 muestra un marco de referencia para 
explicar gráficamente el concepto. 
Ilustración 1. Un marco para la definición de los servicios financieros móviles. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fuente: Alianza para la Inclusión Financiera (2010). Servicios financieros móviles. Ampliar el acceso 
mediante la regulación. Recuperado el 30 de septiembre de 2016, de http://www.afi-
global.org/sites/default/files/publications/AFI%20Mobile%20Financial%20Services%20Policy%20Note-
SP.pdf 
 
http://www.afi-global.org/sites/default/files/publications/AFI%20Mobile%20Financial%20Services%20Policy%20Note-SP.pdf
http://www.afi-global.org/sites/default/files/publications/AFI%20Mobile%20Financial%20Services%20Policy%20Note-SP.pdf
http://www.afi-global.org/sites/default/files/publications/AFI%20Mobile%20Financial%20Services%20Policy%20Note-SP.pdf
 
 27 
Se entiende por banca móvil (m-banking) al: 
“uso de un teléfono celular para tener acceso a servicios financieros y llevar a cabo 
operaciones financieras. Esto incluye tanto servicios transaccionales como no 
transaccionales, tales como visualizar la información financiera en el teléfono 
celular de un cliente bancario y que incluye una amplia gama de instrumentos y 
canales bancarios electrónicos como Internet, las terminales de punto de venta 
(TPV), los cajeros automáticos (ATM) y dispositivos móviles” (AFI, 2013, p. 1). 
 
Las Disposiciones de Carácter General Aplicables a Instituciones de Crédito (también 
conocida como Circular Única de Bancos, o CUB), emitidas por la CNBV y publicadas 
en Diario Oficial de la Federación (DOF) el 2 de diciembre del 2005, Título primero 
Disposiciones Generales, Capítulo 1. Definiciones, Artículo 1, párrafo XIV, define a la 
banca electrónica como “el conjunto de servicios y operaciones bancarias que se realizan 
a través de medios electrónicos”. Así mismo, en el párrafo XVII define a la Banca Móvil 
como “el servicio de banca electrónica en el cual el dispositivo de acceso consiste en un 
teléfono móvil, cuyo número de línea se encuentre asociado al servicio”. 
 
La banca móvil se basa en la internet móvil y, por lo tanto, tiene características similares 
a los servicios en línea. La banca móvil es "la prestación de servicios bancarios a los 
dispositivos móviles" (Juniper Research, 2008, p.1), y permite a los clientes utilizar sus 
teléfonos móviles para recibir alertas, administrar sus cuentas, pagar facturas y transferir 
fondos. Otro término utilizado en este contexto es el dinero móvil (m-money) el cual se 
entiende como: 
…servicio transaccional basado en la tecnología móvil, que puede transmitirse 
electrónicamente utilizando redes móviles. Dependiendo de las leyes locales y 
modelo de negocio, un emisor de dinero móvil puede ser una organización no 
gubernamental (ONG) o un tercero, tal como un banco. A menudo se utiliza como 
sinónimo de servicios financieros móviles (AFI, 2013, p. 1). 
 
 28 
 
En el caso de los servicios de pago móvil, Juniper Research (2008, p.1) definió el pago 
móvil como "pago por bienes o servicios con un dispositivo móvil". 
Para el presente trabajo servicios financieros móviles y banca móvil se considerarán 
sinónimos, pues puede causar confusión, ya que en México el término establecido es 
banca móvil mientras que a nivel mundial es SFM. 
 
2.2.2 TIPOS DE MODELOS DE NEGOCIOS 
 
Para operar los SFM es necesario que la institución financiera esté relacionada con una 
empresa de telecomunicaciones (Telco) u operador de redes móviles (ORM, por sus siglas 
en inglés Mobile Network Operator, MNO), el cual es “una empresa que cuenta con una 
licencia emitida por el gobierno para prestar servicios de telecomunicaciones a través de 
dispositivos móviles” (AFI, 2013, pág. 1). 
Los tipos de modelos de negocios que se pueden establecer para ofrecer SFM son: modelo 
basado en la banca, modelo liderado por bancos, modelo basado en entidades no bancarias 
y modelo liderado por entidades no bancarias (AFI, 2013). 
 
2.2.3 ATRIBUTOS DE LOS SERVICIOS FINANCIEROS MÓVILES 
 
Los atributos de los sistemas de información han sido profusamente utilizadas como 
factores principales en la literatura de calidad de servicio y satisfacción del cliente 
 
 29 
respecto a los sistemas de información (Delone and McLean, 1992; Sellitto, Burgess y 
Hawking, 2007; Wixom and Todd, 2005). No obstante, estos atributos cambian o están 
supeditados en función del contexto específico del sistema de información estudiado 
(Wixom and Todd, 2005). 
En lo que se refiere a esta investigación, se adoptaron los seis factores sugeridos por 
Müller-Veerse (2001; citado en Jeon, 2008) como atributos de los SFM, los cuales son: 
ubicuidad, localización, personalización, accesibilidad, comodidad y conectividad 
instantánea. 
Con los SFM se pueden realizar recargas de tiempo aire a cualquier hora y cualquier lugar, 
está disponible las 24 horas los 365 días del año, se pueden hacer las operaciones bancarias 
dónde y cuándo se quiera, se puede enviar dinero a cualquier persona, a cualquier parte 
del país, sin necesidad de tener una tarjeta o cuenta bancaria; el servicio de banca móvil 
no genera gastos de minutos ni mensajes del teléfono celular, las operaciones se realizan 
con los más altos niveles de seguridad, tiene cobertura a nivel internacional a través del 
roaming; se pueden consultar saldos, pagar tarjetas de crédito, pago de servicios públicos, 
a terceros y la factura del teléfono celular; presenta mayor agilidad en los trámites, 
reducción de costos transaccionales y seguridad, al no portar efectivo; brinda una mayor 
flexibilidad. Además, facilita el proceso de bancarización ya que le permite a poblaciones 
de bajos recursos y/o de zonas rurales acceder a servicios transaccionales cómodos y de 
fácil uso. 
 
 
 
 30 
2.2.6 SUPERVISIÓN Y VIGILANCIA DE LOS SERVICIOS FINANCIEROS 
MÓVILES 
 
Con el desarrollo de nuevos sistemas de pago, consulta de información y demás servicios 
bancarios móviles, la vigilancia y supervisión tanto de las instituciones bancarias como 
de las empresas de telecomunicaciones involucradas debe ser rigurosa y garantizar la 
seguridad del usuario totalmente, dando lugar a que los entes reguladores garanticen que 
los productos ofrecidos cumplan con el marco normativo correspondiente mitigando en 
su totalidad los riesgos. 
Según AFI (2014) se entenderá por supervisión “la suma total de las actividades realizadas 
por autoridades competentes para garantizar que los proveedores de servicios financieros 
móviles cumplan con los requisitos normativos aplicables” (pág. 1); mientras que la 
vigilancia corresponde a 
la suma total de las actividades realizadas por las autoridades competentes para 
monitorear y analizar los indicadores clave de SFM, como parte del sistema 
nacional de pagos, con el fin de evaluar de manera objetiva los requisitos 
normativos actualesy proponer ajustes (pág. 1). 
 
Como la industria involucrada aún no unifica sus reglamentos y reglas de operación en 
torno a las mejores prácticas internacionales, los servicios financieros móviles variarán de 
un mercado a otro dependiendo del modelo de negocio utilizado por el país. Tal es el caso 
de Rusia, Colombia, México, Nigeria y Pakistán donde por medio de sus reglamentaciones 
permiten diferentes niveles de cuentas basadas en los riesgos, cuya apertura puede 
realizarse ya sea mediante un teléfono celular o una red de corresponsales, con 
procedimientos simplificados que equilibran el riesgo con el acceso (AFI, 2014). 
 
 31 
Por otro lado, respecto a los riesgos de los SFM son principalmente operativos y plantean 
inquietudes acerca de la supervisión, que son nuevas, pero que pueden manejarse. Estos 
riesgos se aplican a los bancos que lanzan un nuevo giro de SFM, así como a los 
proveedores de pagos que han sido autorizados. Los supervisores bancarios pueden 
adaptar muchas de sus herramientas y experiencia en cuanto a supervisión prudencial 
existentes para reducir y monitorear dichos riesgos de forma eficaz. El monitoreo de los 
riesgos operacionales puede resultar menos familiar para los entes reguladores de sistemas 
de pago, que pueden tomar prestadas las herramientas de los supervisores bancarios para 
ahondar y mejorar la forma en que supervisan a los proveedores de sistemas de pago. 
Respecto a la seguridad, al utilizar banca móvil la información no se guarda en el 
dispositivo, todos los datos que ingresas y recibes se transmiten encriptados, se necesita 
una contraseña para ingresar a la aplicación, en caso de extraviar el móvil se puede 
cancelar el servicio, la aplicación se cierra automáticamente después de segundos de 
utilizacion. 
Y su contratación depende de la institución en la cual se esté asociado, un ejemplo de 
modo de contratación es descargar la aplicación móvil de la institución, y seguir las 
instrucciones de la misma. 
 
2.2.8 SERVICIOS FINANCIEROS MÓVILES EN EL MUNDO 
 
El uso de los dispositivos móviles en la banca tiene por objetivo incrementar la oferta de 
servicios financieros hacia nuevos mercados, a través de la creación de productos y 
servicios innovadores y de bajo costo que logren satisfacer las necesidades de los clientes 
 
 32 
(ahorro, crédito, seguros, entre otros), además de facilitar el acceso conveniente a estos 
productos y servicios. 
En el informe Mobile Financial Services in Emerging Markets: Monetisation Models & 
Market Forecasts 2019-2024 (Juniper Research, 2019) se estima que el mercado de SFM 
crecerá un 70% entre 2019, en que la facturación rondará los 580.000 millones de dólares, 
y 2024, año en el que superará el billón de dólares. Entre los factores que impulsarán este 
crecimiento se destaca a los servicios bancarios tradicionales realizados a través del móvil, 
como las operaciones de transacción de retirada y depósito de fondos, cuyos movimientos 
supondrán más de 590.000 millones de dólares en 2024. 
En lo que se refiere a los mercados emergentes se estiman cifras al alza aunque si es cierto 
que con diferentes ritmos de crecimiento entre regiones. Si bien África y Oriente Medio 
muestran indicios de saturación, crecerán por su alta dependencia de los dispositivos 
móviles para los servicios bancarios, aunque a menor ritmo que en Latinoamérica. Para 
esta región se estima que el número total de usuarios de servicios móviles financieros 
crecerá un 20% de media anual durante los próximos cinco años, especialmente en lo 
relacionado con servicios tipo microfinanzas, micropréstamos y transferencia de dinero. 
El uso de los dispositivos móviles en la banca tiene, entre otros objetivos, incrementar la 
oferta de servicios financieros hacia nuevos mercados, a través de la creación de productos 
y servicios innovadores y de bajo coste que logren satisfacer las necesidades de los clientes 
(ahorro, crédito, seguros, entre otros), además de facilitar el acceso conveniente a estos 
productos y servicios. Ahora, si bien la banca móvil es atractiva para promover dicha 
oferta, reducir los costes de transacción de la intermediación, por su alta penetración, 
demanda un cambio de mentalidad de la población, mayor educación financiera y la 
 
 33 
construcción de credibilidad y confianza en el sistema, y la creación de la infraestructura 
de comunicaciones adecuada (Asociación Latinoamericanade Instituciones Financieras 
para el Desarrollo, ALIDE, 2014). 
 
2.2.9 SERVICIOS FINANCIEROS MÓVILES EN MÉXICO 
 
En el país, con el fin de fomentar la banca móvil, a partir de 2009 se emprende un proceso 
de simplificación o adecuación regulatoria, que permita el desarrollo de modelos de 
negocios basados en estrategias innovadoras para ampliar el acceso a los servicios 
financieros. A la autorización de utilizar corresponsales no bancarios, por parte del sistema 
financiero, se le suma en 2011 mediante dos circulares (14/2011 del 7 de junio de 2011 y 
circular 1/2006 Bis 41), el reconocimiento por parte del Banco de México, de cuatro tipos 
de cuentas de captación propicias para fomentar el acceso a los servicios financieros y su 
uso continuo con muy pocos requisitos regulatorios en cuanto a información y monitoreo 
de las cuentas. Las cuales pueden ser abiertas por los corresponsales designados para este 
fin por las instituciones. La implementación de procedimientos simplificados de debida 
diligencia para identificar a los clientes es un paso importante para agilizar la apertura de 
cuentas, y vital para el éxito de estos productos (CNBV, 2016). 
A partir de este nuevo marco regulatorio, la Secretaría de Hacienda y Crédito Público 
(SCHP) emitió disposiciones relativas sobre todo a la prevención y combate al lavado de 
dinero y al financiamiento del terrorismo; al tiempo que la CNBV ejercería la regulación 
que le compete en materia de banca electrónica y de corresponsales no bancarios, entre 
los cuales quedarán incluidas las empresas de telecomunicaciones. Además de esta 
 
 34 
simplificación regulatoria, se consolida una respuesta idónea a la necesidad de fomentar 
el dinero electrónico vinculado a los teléfonos móviles, todo ello centrado en el sistema 
bancario. Con este marco de regulación se da seguridad a los recursos que destinan los 
usuarios a estos novedosos mecanismos, pues quedarán resguardados por toda la 
regulación prudencial del sistema bancario y entonces calificarán para la protección del 
Instituto para la Protección al Ahorro Bancario (IPAB). Igualmente, la condición de la 
neutralidad tecnológica en la regulación bancaria tiene por objeto dificultar las prácticas 
monopólicas por parte de las entidades bancarias o de las empresas de telecomunicaciones 
(AFI, 2014a). 
La siguiente figura, Ilustración 2, muestra los diferentes modelos de negocio aplicables a 
los SFM en México según la normativa vigente. 
 
Ilustración 2. Modelos de negocios permitidos en México con el nuevo marco regulatorio. 
Fuente: Alianza para la Inclusión Financiera. (2014a). Enfoques regulatorios para los servicios financieros 
móviles en Latinoamérica. Pág. 74. www.afi-global.org 
 
 
Bancos + Empresas de 
Telecomunicaciones 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Los bancos son 
responsables del 
pasivo generado por 
los dispositivos 
Las empresas de 
telecomunicaciones 
pueden llevar la 
operación completa 
de la plataforma 
Bancos + Terceras 
Empresas 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Bancos 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Terceras empresas 
pueden proveer 
servicios 
complementarios 
Las empresas de 
telecomunicaciones 
sólo participan 
como operadores de 
la información 
Las empresas de 
telecomunicaciones 
sólo participan 
como operadores de 
la información 
 
 
 35 
El marco regulatorio refuerza a la interoperabilidad entre plataformas a través de los 
bancos, lo cualbeneficia a la competencia en el mercado. Si bien México puede superar a 
otros países en cuanto a la mejora de marco regulatorio de banca móvil, en sus primeras 
etapas la adopción de los SFM ha resultado lenta. Por el contrario, un caso de éxito muy 
reconocido en términos de modelo de negocio es M-Pesa de Kenia. Este modelo ha 
permitido alcanzar unos niveles de penetración y unos márgenes de rentabilidad 
prácticamente insuperables a esta compañía. 
Por su parte, en países como Brasil, Chile, Argentina y España el proceso regulatorio de 
la banca móvil ha comenzado a desarrollarse con posterioridad al uso regular de los SFM, 
a diferencia de México, donde la Ley entró en vigencia antes que la tecnología y los 
servicios se pusieran a operar. En España, a modo de ejemplo, recientemente se ha 
desarrollado el Real Decreto-ley 19/2018, de 23 de noviembre, de servicios de pago y 
otras medidas urgentes en materia financiera, que considera a pagos móviles y de internet. 
Sin embargo, pese a la gran penetración de teléfonos móviles en México y el marco 
regulatorio favorecedor del desarrollo de estos productos, inicialmente no se consiguió un 
crecimiento al ritmo esperado. A nivel nacional, el número de cuentas en instituciones 
financieras formales en 2011 sólo representaba un 27.43% de la población, aumentando a 
39.14% en 2014 (Demirguc et al., 2015). De este último dato, sólo un 14.56% realizó 
transacciones a una institución financiera usando un teléfono móvil. Un 3.42% tiene 
cuenta móvil. Un 3.93% utiliza el móvil para pagar cuentas, 3.13% lo utilizó para recibir 
dinero, un 1.46% para enviar dinero, un 2.32% para pagar gastos escolares y 1.37% para 
pagar servicios públicos. Como se puede observar, el porcentaje de población que 
utilizaba el teléfono móvil en ese periodo para el manejo de sus finanzas era muy bajo, 
 
 36 
sobre todo si lo comparamos con países como Kenia, donde la adopción ha sido más 
rápida. 
En la actualidad, en México se han puesto en marcha iniciativas para impulsar el uso de 
dispositivos móviles para las finanzas entre la población general. BBVA Bancomer 
implementa un chatbot, con el lanzamiento de un Asistente Virtual, que con el uso de la 
inteligencia artificial (IA) aprende de los contactos con los clientes. Al mismo tiempo, se 
ha continuado con la preocupación inicial por el desarrollo de regulaciones. Como muestra 
de ello se puede destacar que México ha sido uno de los países pioneros en desarrollar la 
legislación para regular a las Instituciones de Tecnología Financiera, conocidas como 
“fintech”, serias competidoras actuales de la banca tradicional. En esa misma ley se regula 
la operativa de las monedas virtuales, indicando que este tipo de activos virtuales no tienen 
el respaldo del Gobierno Federal, ni del Banco de México, al no considerarse moneda de 
curso legal. 
 
2.2.10 SERVICIOS FINANCIEROS MÓVILES EN ESPAÑA 
 
En España las entidades bancarias han ido avanzando en el desarrollo digital coincidiendo 
en gran medida con la crisis del 2009, y llevando a cabo estructuraciones de diversos tipos 
acompañadas del proceso de concentración del sector, entre otras, mientras se adaptaban 
a la regulación europea. Años duros en un sector al que generalmente se considera maduro. 
Según el Estudio sobre Servicios Bancarios en España en el Contexto Europeo (Deloitte, 
2019), “la banca española proporciona una oferta móvil líder en el ámbito mundial de las 
funcionalidades”. En la actualidad, la mayoría de bancos venden online productos 
 
 37 
tradicionales y nuevos, y además, están a disposición de sus clientes una amplia variedad 
de aplicaciones; aplicaciones para la búsqueda de vivienda, organización de las finanzas 
personales, el ahorro, la operativa en Bolsa de valores, la retirada de efectivo sin tarjeta, 
pagos de móvil a móvil, pago de compras en los comercios, y un largo etc. Incluso, las 
entidades bancarias permiten integrar en su app móvil de marca los productos que los 
clientes tienen contratados en otras entidades. Además, la oferta móvil española presenta 
unos precios competitivos, solamente por detrás de Reino Unido (Deloitte, 2019). 
En lo que se refiere a los pagos móviles, actualmente, cada vez es mayor el número de 
entidades bancarias en España que ofrecen el pago por móvil como alternativa a la tarjeta 
y está aumentando su aceptación y adopción. Según se desprende del Estudio General 
Mobile, EGMobile de Smartme Analytics desarrollado en 2019, el uso de aplicaciones de 
pago móvil se ha incrementado en torno a un 30% en España durante el segundo trimestre 
del año, en relación con el estudio correspondiente al primer cuarto de 2019. También, 
cada vez mas entidades bancarias están ofreciendo servicios por voz utilizando la 
tecnología, bien por medio de Alexa de Amazon, Google Home, etc. 
En cuanto a regulación digital, en España entraron en vigor en 2019 la nueva normativa 
de servicios de pago europea PSD2 y en 2018 el nuevo reglamento de protección de datos 
en la UE, GDPR, ambas iniciativas englobadas en el concepto de open banking o banco 
abierto, con el objetivo de aumentar la transparencia y la competitividad en la banca 
minorista, pero dando a los ciudadanos el control sobre sus propios datos y aumentando 
la seguridad (comunicaciones BBVA, 2018). 
Con la nueva normativa sobre servicios de pago PSD2, las entidades bancarias tendrán 
que dar acceso a la información de las cuentas de pago a los proveedores de servicios de 
 
 38 
pago registrados ante el Banco de España, siempre y cuando los clientes lo autoricen. Este 
paso facilita el camino a nuevos actores en el sector, como las fintech, las insurtech y, 
además, a las empresas tecnológicas conocidas como BigTech o GAFA (Google, Amazon, 
Facebook y Apple), que en algunos casos ya tienen desarrollados y ofrecen sus propios 
sistemas de pagos (i.e. Google Pay para pagos con el móvil). En el estudio del II 
Barómetro de Innovación Financiera elaborado por Funcas y Finnovating en 2018 se 
muestra que cuatro de cada diez clientes de banca estaría dispuesto a abrir una cuenta o 
contratar determinados servicios financieros con las grandes empresas tecnológicas. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 39 
CAPÍTULO III. REVISIÓN DE LA LITERATURA 
 
La creciente popularidad de las tecnologías y sistemas de información y comunicación 
está obligando a las empresas a desarrollar nuevos canales de comunicación y relación 
con los clientes (Brodie et al., 2013; Schamari y Schaefers, 2015; Machado, 2016), 
propiciando nuevas formas de interacción entre empresas-clientes y clientes-clientes, 
diferentes a los modelos tradicionales, donde el cliente se convierte en una parte activa e 
importante en la producción y comunicación de las empresas (Machado, 2016). Tal como 
lo menciona Sashi (2012) los roles tradicionales del vendedor y del cliente han cambiado. 
En este sentido, el uso extensivo de dipositivos móviles inteligentes y, en particular, de 
las aplicaciones móviles brindan una oportunidad de conectarse, compartir e intercambiar 
información con los clientes en cualquier momento y lugar (Machado, 2016). Las 
características de ubicación, movilidad y sociabilidad (Marsden & Chaney, 2013) del 
consumidor moderno están influyendo en su comportamiento de compra y las empresas, 
por consiguiente, requieren una comprensión profunda de éste fenómeno (Tarute et al., 
2017), de manera que no se queden sólo en la satisfacción y lealtad del cliente, sino que 
vayan más allá obteniendo una ventaja competitiva real (Kumar et al., 2010). 
En el presente apartado, se realiza la revisión de la literatura existente relacionada con los 
conceptos y variables principales consideradas en este estudio. 
Un primer bloque corresponde a la variable consumer engagement. Su revisión se 
estructura de la siguiente manera: Se comenzó con un análisisbibliométrico del término 
que permitiera dar una idea de la actualidad y relevancia del tema, la tendencia que 
presentan las publicaciones al respecto, ver que es un tema de frontera y poder seleccionar 
 
 40 
la literatura más apropiada para el proyecto. Posteriormente, se presentan los fundamentos 
teóricos del concepto y como se inserta en la teoría del marketing relacional y la co-
creación de valor, así como las diferentes conceptualizaciones, estudios y escalas que se 
han desarrollado dependiendo del contexto (offline, online, móvil) en que se aplique el 
término y el ente focal hacia donde se evalúa el engagement. 
En un segundo bloque se revisa la variable experiencia de marca del consumidor. Se 
realiza una aproximación a las diferentes conceptualizaciones que hay en la literatura, a 
su relación con la tecnología y cómo se ha ido modificando la relación empresa – cliente 
y, en consecuencia, la experiencia de marca evoluciona, haciendo necesario diferenciar 
entre experiencia de marca del consumidor y experiencia del usuario (ésta última es parte 
de la primera), y a su vez, identificando la importancia de comprender y gestionar el 
customer journey map. 
 
3.1 CONSUMER ENGAGEMENT 
 
3.1.1 ANÁLISIS BIBLIOMÉTRICO DE CONSUMER ENGAGEMENT 
 
Actualmente, el desarrollo e implementación de la tecnología e Internet pone a disposición 
de los investigadores una gran cantidad de literatura científica sobre una disciplina o tema 
de investigación específico que a veces se vuelve abrumador y desafiante para que los 
investigadores y profesionales tengan una visión clara e información relevante organizada 
(Rodrigues, van Eck, Waltman y Jansen, 2014; Zhou, Goh y Li, 2015). El análisis de las 
 
 41 
publicaciones científicas constituye un eslabón fundamental en el proceso de 
investigación y por tanto se ha convertido en una herramienta que permite evaluar la 
generación, evolución e impacto del conocimiento en el entorno (Rueda-Clausen et al. 
2005; Escorcia, 2008) que proporciona una descripción macroscópica de una gran 
cantidad de literatura académica (van Nunen, Li, Reniers y Ponnet, 2007). 
La bibliometría forma parte de la cienciometría, es multidisciplinar y se define como la 
aplicación de métodos matemáticos y estadísticos para analizar la naturaleza y curso de 
las publicaciones científicas (Merigó, 2016; Campos, 2007), así como de los autores, 
territorio geográfico, idioma, características e impacto de la fuente en la que se publica, el 
análisis de coautoría (Sweileh, Al-Jabi, Sawalha, AbuTaha & Saed, 2016), el análisis de 
co-citación (Merigo, Blanco-Mesa, Gil-Lafuente & Yager , 2017), y el desarrollo de todos 
los campos de la materia (Merigo & Yang, 2016). 
La bibliometría puede revelar los últimos avances, direcciones de investigación y temas 
principales en un campo particular de investigación (Wang et al., 2014), así como la 
identificación de brechas actuales en una disciplina de investigación dada, tanto en 
términos de contenido como geográficamente (Gall et al., 2015), lo que permite orientar 
futuras líneas de investigación hacia campos específicos (Bayoumy, Dargham y Arayssi, 
2016). En la actualidad, se realizan una gran cantidad de estudios bibliométricos, en un 
intento de analizar el proceso de colaboración entre investigadores y profesionales 
(Soosaraei, Akbar, Fakhar & Ziaei, 2018). 
Para la realización del análisis bibliométrico del término engagement a continuación se 
describe la metodología seguida. 
 
 
 42 
La base de datos Elsevier Scopus fue la proveedora de los datos. Los términos utilizados 
para realizar el filtro y búsqueda de los documentos fueron “Brand engagement”, 
“consumer engagement”, “customer engagement”, “customer brand engagement”, 
“consumer brand engagement”, “active engagement”, “user engagement”, “advertising 
engagement”, “online engagement”, “mobile engagement”, “app engagement”, “mobile 
app engagement”, “social media engagement”, “brand community engagement” y 
“community engagement”; los cuales debían estar considerados en el título, resumen o en 
las palabras clave. 
Con este primer filtro se obtuvieron 9965 documentos relacionados y que cumplían con 
los criterios establecidos. Sin embargo, para afinar la búsqueda se ingresó un segundo 
criterio de filtro utilizando la palabra “marketing” para que los artículos resultantes 
estuvieran relacionados con el área de estudio. A partir de este segundo filtro se obtuvieron 
1791 documentos, considerando este dato el tamaño de la muestra. La fecha en que se 
realizó la búsqueda fue el 10 de marzo de 2018 y el periodo a analizar fue desde 1996 y 
con corte el día de la búsqueda. 
De los 1791 documentos, 1206 fueron artículos, 317 memorias de congreso, 130 capítulos 
de libro, 72 revisiones, 31 artículos en prensa, 18 libros, 6 notas, 5 editoriales, 3 revisiones 
de conferencias, y 3 documentos cortos. 
Una vez que se identificaron los documentos se procedió a la realización del análisis de 
tendencias mediante el incremento de publicaciones por año, las principales áreas que han 
prestado interés en el estudio de consumer engagement, autores más productivos sobre el 
tema, la institución y país líderes en número de publicaciones, términos utilizados para 
denominar el término en el campo del marketing y las publicaciones más citadas que 
 
 43 
permitieran determinar asociaciones o incluso documentos clave para el estudio del 
consumer engagement. El estudio a detalle con gráficas, figuras y tablas así como su 
interpretación se presenta en el ANEXO A correspondiente al artículo Engagement: 
bibliometric analisys del 2018 que fue producto de toda la revisión bibliométrica. 
A manera de resumen, los resultados muestran que el desarrollo de la investigación sobre 
el tema está creciendo. Las principales áreas en las que se ha prestado especial interés son 
consumer / customer engagement, community engagement, social media engagement, 
user engagement y brand engagement. Cabe destacar la concentración de estudios 
enfocados en redes sociales, entornos online y comunidades de marca. Sin embargo, fué 
fácil notar que la investigación incipiente está relacionada al app engagement y al mobile 
app engagement, aunque por el momento haya pocos estudios, se pueden considerar un 
tema de frontera. 
El autor más productivo es Hollebeck, L.D. con 18 publicaciones, adscrito a Montpellier 
Business School en Noruega. Seguido de Graffigna con 10 obras, adscrito a la Universita 
Cattolica del Sacro Cuore, Italia. Y Maltohuse de la Northwestern University, Estados 
Unidos, con nueve empleos. 
El autor que ha tenido mayor impacto en citas por año y no por número de publicaciones 
es Brodie, de la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda, con sólo seis trabajos supera 
con creces en impacto a Hollebeek y Malthouse, aunque reconoce el mérito de estos dos 
últimos autores. 
La revista con más publicaciones sobre el tema es Computadoras en el comportamiento 
humano, el país líder es Estados Unidos, pero la principal institución afiliada es la 
Universidad de Auckland, Nueva Zelanda. 
 
 44 
En cuanto a las citas, el trabajo más citado fue The social influence of brand community: 
Evidence from European car clubs de Algesheimer, Dholakia & Herrmann (2005); sin 
embargo, los que han tenido el mayor impacto en promedio de citas por año fueron: 
Consumer engagement in a virtual brand community: An exploratory analysis de Brodie 
et al., (2013), Customer engagement: Conceptual domain, fundamental propositions, and 
implications for research, de Brodie et al., (2011), y Customer engagement behavior: 
Theoretical foundations and research directions, escrito por van Doorn (2010). 
 
3.1.2 FUNDAMENTOS TEÓRICOS DEL CONSUMER ENGAGEMENT 
 
Tal como se ha mencionado anteriormente, el término de consumer engagement (CE) es 
un fenómeno que ha recibido reciente atención en el campo de la mercadotecnia,despertando el interés tanto del mundo académico (Avnet y Higgins, 2006; Higgins y 
Scholer, 2009; Brodie et al., 2011b; Hollebeek, 2011a, b; Vivek et al., 2012; Zakir, 2013; 
Dessart, Veloutsou y Morgan-Thomas, 2015) como del empresarial. Tal es el caso que el 
Instituto de Ciencias de Mercadotecnia (MSI, Marketing Science Institute, por sus siglas 
en inglés) (MSI, 2010; MSI, 2014) lo ha considerado en más de una ocasión como una de 
las áreas principales de investigación en el marketing (Tarute et al., 2017). Motivos por 
los cuales es necesario establecer en primer lugar las bases teóricas del concepto y el punto 
de donde emerge. 
Los estudios exploratorios que desarrollan el dominio conceptual del CE se basan 
principalmente en la evolución reciente del marketing hacia una nueva lógica, el 
marketing relacional (por ejemplo, Brodie et al., 2011; Brodie et al., 2011b; Vivek, 2009; 
 
 45 
Bijmolt et al., 2010; van Doorn et al., 2010), la cual considera a los consumidores como 
instrumentos endógenos en el proceso de creación de valor de la empresa y, por lo tanto, 
requiere que los consumidores participen activamente en el proceso (Kuzgun, 2012); la 
co-creación de valor y la experiencia interactiva en las relaciones del marketing (Jaakkola 
y Alexander, 2014). Lusch, Vargo y Tanniru (2010) propusieron esta filosofía como la 
Lógica del Servicio dominante del marketing (S-D Logic). Ellos sugirieron este enfoque 
teórico como experiencias co-creativas de valor con empresas y/u otras partes interesadas 
(Lusch y Vargo, 2006), dónde la co-creación de una experiencia personalizada y el valor 
percibido con un cliente se logra a través de un diálogo activo, explícito, contínuo con la 
empresa (Vargo y Lucsh, 2004; 2008a; 2008b). El concepto de consumer engagement 
surge posteriormente y atrae una atención sustancial por parte de los académicos y 
profesionales. 
 
3.1.3 MARKETING RELACIONAL 
 
El programa de mercadotecnia de una empresa es el responsable de vincularla con los 
clientes (Kerin, Hartley y Rudelius, 2014). De hecho, “una empresa logra relaciones 
importantes con los clientes al crear conexiones con ellos mediante una coordinación 
cuidadosa del producto, su precio, la forma en la que lo promueve y cómo lo posiciona” 
(Kerin, Hartley y Rudelius, 2014, p. 12). 
En la actualidad es imposible imaginar un mundo sin marketing, una disciplina que da sus 
primeros pasos en 1900 orientada a la economía y que nació para quedarse y volverse 
indispensable en el éxito empresarial. Kurtz (2012, p. 7) menciona que “la palabra 
 
 46 
marketing abarca una gama tan amplia de actividades e ideas que muchas veces es difícil 
elegir una definición”. Según Kotler y Armstrong (2017) el marketing es “el proceso 
mediante el cual las compañías atraen a los clientes, establecen relaciones sólidas con ellos 
y crean valor para los consumidores con la finalidad de obtener, a cambio, valor de éstos” 
(p. 5). La American Marketing Association (AMA) (2017) la define como “la actividad, 
conjunto de instituciones y procesos para crear, comunicar, entregar e intercambiar ofertas 
que tienen valor para los consumidores, clientes, socios y sociedad en general”. 
Se observa que en los conceptos presentados, marketing no es sólo vender, sino que va 
más allá de la relación simple de intercambio, busca generar relaciones reales y estables 
que generen valor con los clientes actuales y potenciales. Sin embargo, no siempre tuvo 
este enfoque. Revisando la evolución de la teoría de la administración y del marketing, a 
través del tiempo ha ido modificándose y adaptándose a un mercado más exigente y donde 
la tecnología pone a disposición una ingente cantidad de información, se podría decir que 
demasiada, en tiempo real. 
Han pasado más de cien años desde que Butler en la Universidad de Wisconsin, EUA 
mencionara por primera vez el concepto de marketing (Deza, 2008; Coca, 2006). 
Entonces, la orientación del marketing era totalmente hacia la producción. Con la 
revolución industrial, la producción en masa y la venta al por menor, el marketing se fue 
orientando fuertemente hacia el producto para posteriormente, a medida que aumentaban 
la oferta y los competidores enfocarse en las ventas. Pero con el tiempo se dieron cuenta 
que esto no era suficiente y que a fin de cuentas no eran ellos como vendedores quienes 
tenían la decisión final, sino el consumidor. Fue entonces cuando surgen los primeros 
especialistas en marketing con la enmienda de dar explicaciones sobre ese fenómeno en 
 
 47 
particular, donde se considera que marketing es algo más complejo que sólo distribuir 
(Coca, 2006). 
El nuevo contexto de los negocios es una gran cantidad de mercados saturados donde los 
consumidores están frente a un excedente de productos y servicios, volviéndolos más 
exigentes y más difíciles de persuadir por la oferta de los competidores. Las compañías se 
dieron cuenta de que los métodos, técnicas e instrumentos del marketing tradicional 
(marketing clásico o transaccional) ya no eran adecuados para mantener su posición en el 
mercado, ni mucho menos para aumentar sus ventas y posicionamiento y participación en 
el mercado (Filip y Anghel, 2007). Era necesario que las empresas se replantearan las 
estrategias respecto al producto ofrecido, el comportamiento de compra de los 
consumidores y el tipo de relaciones comerciales que se estaban generando con los 
clientes (Filip y Anghel, 2007). 
A partir de los años sesenta, se empieza a reconocer una transformación en el objetivo del 
marketing. El foco del marketing pasa de la transacción pura a las relaciones con los 
clientes como consecuencia, entre otros, de una reducción de los mercados de masas en el 
sector de gran consumo. En estos momentos surge el marketing relacional como 
paradigma alternativo. Cabe señalar que aunque esta transición comenzó en los sesenta, 
alcanzó su notable importancia a partir de los 90´s cuando el marketing de servicios 
comenzó a adquirir relevancia (Grönroos, 2002; Coca, 2006), y la orientación de la 
empresa con respecto al mercado dio un giro hacia el proceso y el cliente y la creación de 
valor, en lugar de hacia el producto (Kotler et al., 2008). Veáse Ilustración 3. 
 
 
 
 
 48 
 
Ilustración 3. Desarrollo de la teoría del marketing. 
 
Fuente: Adaptación propia de Christopher, M., Payne, A., Ballantyne, D., 1991. 
 
Berry (1983, p. 25) fue quien utilizó el término de marketing relacional por primera vez, 
en un conference paper on service marketing, como “attracting, maintaining and, in 
multi-service organizations, enhancing customer relationships”. Posteriormente, Berry 
(1995, p. 236) describió el marketing relacional como un “new-old concept”, puesto que 
“las relaciones en el marketing como fenómenos son probablemente tan antiguas como 
cualquier relación comercial” (Möller y Halinen, 2000, p. 31). La atención del marketing 
relacional estaba sobre la generación de una relación duradera (económica y social) más 
que en la pura transacción (intercambio económico). Otra definición propuesta por 
Grönroos (1996, p. 11), afirma que: 
“relationship marketing is to identify, establish, maintain and enhance 
relationships with customers and other stakeholders, at a profit, so that the 
objectives of all other parties involved are met; and that this is done by a mutual 
exchange and fulfillment of promises”. 
1920s
Marketing 
oriented to 
product
1930s
Marketing
oriented to 
sales
1940s
Marketing 
oriented to 
market
1950s 
Consumer 
marketing
1960s 
Business to 
business 
marketing
1970s Not-
profit and 
societal 
marketing
1980s 
Services 
marketing
1990s 
Relationship 
marketing
2000´s 
Marketing 
digital
Marketing 1.0 Marketing 2.0 Marketing 3.0 Marketing 4.0 
 
 49 
 
Gummesson (1994, p. 2) define marketing relacional como: 
“marketing seen as relationships, networks and interactions,”. As mostdefinitions 
imply, relationship marketing is first and foremost a process. Thus, the 
relationship marketing approach is multifunctional and integrative because it 
“views marketing as an integrative activity involving functions across the 
organization, with emphasis and facilitating, building and maintaining 
relationship over time” (Coviello, Brodie y Munro, 1997, p. 23). 
 
Por otra parte, Alet (1994) define marketing relacional como: 
…el proceso social y directivo de establecer y cultivar relaciones con los clientes, 
creando vínculos con beneficios para cada una de las partes, incluyendo a 
vendedores, prescriptores, distribuidores y cada uno de los interlocutores 
fundamentales para el mantenimiento y explotación de la relación (citado en 
Reinares y Ponzoa, 2004, p. 18). 
 
Para poner en marcha toda la cadena de relaciones, el marketing relacional utiliza distintas 
formas de comunicación, con diferentes herramientas, dirigidas a distintos colectivos, con 
el objetivo de eliminar el monólogo de la transacción habitual a un diálogo entre marca – 
consumidor generando la relación. 
El paradigma del marketing clásico (marketing transaccional o teoría del marketing mix) 
y el relacional convergen en que el objetivo principal de la mercadotecnia es satisfacer las 
necesidades de los clientes (Gummesson, 1994). Sin embargo, difieren significativamente 
en la manera en cómo se aproximan al mercado (Kotler et al., 2008). “El marketing de 
relaciones supone una relación personal y contínua entre la organización y sus clientes 
individuales, que comienza antes de la venta y continúa despúes de esta” (Kerin, Hartley 
& Rudelius, 2014, p. 12). La mercadotecnia relacional ha modificado los principios de la 
 
 50 
teoría tradicional (basada principalmente en la captación de nuevos clientes a través del 
marketing mix), dirigiéndolos hacia un nuevo enfoque. Sin embargo, cabe mencionar que 
algunos autores (e.g. Petrof, 1997; Filip & Anghel, 2014) consideran que la mercadotecnia 
relacional no aporta nada nuevo sino que sólo propone un cambio terminológico. 
Como consecuencias esenciales de las diferencias entre marketing tradicional y relacional, 
se establece: 
- Una pérdida o disminución de la utilidad del marketing mix (Sheth y Parvatiyar, 
1995). 
- El énfasis en la creación de valor para el cliente (Grönroos, 1996). 
 
3.2 CONCEPTUALIZACIONES DE ENGAGEMENT 
 
El término engagement es un anglicismo que puede traducirse como compromiso, 
involucramiento o implicación en un fenómeno. Ha sido investigado en varias disciplinas, 
como la educación (Pascarella y Terenzini, 1991; Kearsley y Schneiderman, 1998; 
Fredericks, Blumenfeld y Paris 2004, Lutz, Guthrie y Davis 2006; Bryson y Hand, 2007), 
la psicología (Watkins et al., 1991; Csikszentmihalyi, 1990; Kahn, 1990, 1992; Schaufeli 
et al., 2002; Avery, McKay y Wilson 2007, Bakker et al., 2007, Gravenkemper, 2007; 
Hallberg y Schaufeli 2006; Higgins, 2006; Salanova, Agut y Peiro, 2005), la sociología 
(Jennings y Zeitner, 2003) la gestión, cultura organizacional y relaciones laborales (Kahn, 
1990; Rothbard, 2001; Maslach, Schaufeli y Leiter, 2001; Nambisan, 2002; May, Gilson 
 
 51 
y Harter, 2004; Fleming, Coffman y Harter 2005; Saks, 2006), y los sistemas de 
información (Erat et al., 2006, Wagner y Majchrzak 2007). 
En la literatura de mercadotecnia comenzó a llamar la atención alrededor del año 2009, 
cuando fue una prioridad clave de investigación para el Instituto de Ciencias de 
Mercadotecnia o Marketing (MSI, Marketing Science Institute) en su Guía de 
Investigación 2010 - 2012 (MSI, 2010), así como en revistas reconocidas como la Journal 
of Service Research Special Issue (2010), Journal of Strategic Marketing Special Issue 
(2010) y varios artículos en Journal of Services Research (2011). Según Gambetti, 
Biraghi, Shultz y Graffigna (2015, p. 1), el consumer brand engagement parece ser el 
“nuevo tema candente en marketing estratégico y branding”. 
Sin embargo, la mayor parte del trabajo académico realizado hasta ahora ha sido de 
naturaleza conceptual, con excepción de unos cuantos trabajos empíricos en diversas áreas 
del marketing (Javornik y Mandelli, 2012); por ejemplo, el engagement en contextos como 
las redes sociales (Hollebeek et al., 2014), el comercio al por menor (Vivek et al., 2014) 
y los servicios (Jaakkola y Alexander, 2014). Además, continúa el debate con relación a 
la conceptualización y medición del engagement. Aún no existe consenso para unificar 
estos aspectos, ya que se han propuesto diferentes enfoques y perspectivas de estudio que 
han generado cierta ambigüedad en torno a él (Brodie et al., 2011b; Gambetti et al., 2011; 
Mandelli & Accoto, 2012). 
Vargo argumenta que "el marketing está evolucionando hacia una nueva lógica basada en 
servicios, necesariamente interactiva y co-creadora de valor, centrada en la red y, por 
tanto, inherentemente relacional" (2009, p. 374). Por su parte, Gambetti, Graffigna y 
Biraghi (2012) sugieren que a medida que los consumidores y las marcas co-crean de 
 
 52 
forma interactiva el valor (es decir, con engaged consumers) y se desarrollan más 
profundamente, más incorporadas, desarrollan niveles crecientes de afinidad, intimidad, 
compromiso mutuo y confianza recíproca. De manera similar, Fournier (2009) señala que 
los consumidores mutan y adaptan activamente los significados de las marcas de los 
vendedores para adaptarse a sus proyectos de vida, preocupaciones y tareas. Gambetti, 
Graffigna y Biraghi señalan que la esencia del CE implica la "promulgación de la marca", 
o poner la "marca en acción" (2012, p. 669). Así, a través del CE, los consumidores 
interactivamente co-crean valor en sus encuentros con marcas y empresas. 
En general, el concepto de engagement es visto como un imperativo estratégico que 
influye directamente, entre otros, en el desempeño de la empresa (Kumar y Pansari, 2016) 
incluyendo el crecimiento de ingresos y ventas (Kumar et al., 2010; Cheri, 2016), la 
competitividad (Ahmad, Omar, Rasid y Amin, 2012), la rentabilidad (Verhoef et al., 
2010), reducción de costos, el aumento de las contribuciones de los consumidores hacia 
los procesos de desarrollo colaborativo de productos, referencias de marca y experiencias 
co-creativas mejoradas (Bijmolt et al., 2010; Nambisan and Baron, 2007; Prahalad, 2004; 
Sawhney et al., 2005). Adicionalmente, Dwivedi (2015) encontró que la influencia 
sustancial del consumer brand engagement en la lealtad del consumidor va más allá de 
los efectos de la calidad percibida, el valor y la satisfacción. En consecuencia, es evidente 
que además de ser interesante desde el punto de vista teórico, el concepto también tiene 
importantes implicaciones gerenciales (Hepola, Karjaluoto y Hintikka, 2017). 
Desafortunadamente para los gerentes de marketing, el campo sigue en su infancia. A 
pesar de los esfuerzos que se han realizado desde los mundos académico y profesional, 
 
 53 
todavía queda mucho por hacer en cuanto a sus antecedentes y resultados (Hepola et al., 
2017). 
La base conceptual de customer engagement ha sido explicada por teorías que han 
examinado la co-creación de valor y la experiencia interactiva en las relaciones de 
marketing (Jaakkola y Alexander, 2014). Lusch, Vargo y Tanniru (2010) propusieron esta 
filosofía como la Lógica del Servicio dominante del marketing (S-D Logic). Ellos 
sugirieron este enfoque teórico como experiencias co-creativas de valor con empresas y/u 
otras partes interesadas (Lusch y Vargo, 2006), dónde la co-creación de una experiencia 
personalizada y el valor percibido con un cliente se logra a través de un diálogo activo, 
explícito, contínuo con la empresa (Vargo y Lucsh, 2004; 2008a; 2008b; 2017). El término 
customer engagement ha sido reconocido tanto por profesionales como por académicos 
(Zhang, 2016). No obstante, no se utiliza un único término para su denominación,existe 
una amplia variedad de denominaciones. Algunos autores lo denominan simplemente 
engagement (Laurel, 1993; Peppers y Rogers, 2005; ARF, 2006; Avnet y Higgins, 2006; 
Ahuja y Medury, 2010; Abdul Ghani et al., 2011; Gambetti et al., 2010; Pagani y 
Mirabello, 2011; De Vries, Carlson y Moscato, 2014) o customer engagement (Fliess et 
al., 2012; Mandelli y Accoto, 2012; Javornik y Mandelli, 2012; Kaltcheva et al., 2014; 
Vivek, Beatty y Morgan, 2012), mientras que otros autores utilizan la denominación 
consumer engagement (Facebook, 2004; Ghuneim, 2006; Harris, 2006; Patterson et al., 
2006; MSI, 2006; ARF, 2006; Shevlin, 2007; Heath, 2007; Campanelli, 2007; Sedley, 
2008; Vivek, 2009; Kumar et al., 2010; Verhoef et al., 2010; Brodie et al., 2011b; 
Gummerus et al., 2012; Vivek et al., 2012; Brodie et al,. 2013; Wallace, Buil y De 
Chernatony, 2014; Dessart et al., 2016). 
 
 54 
Ciertas publicaciones se refieren a denominaciones o conceptualizaciones derivadas a 
partir del engagement, tales como customer engagement value (Kumar, Pozza y Ganesh, 
2013); customer engagement parameters (Ojiako et al., 2012); consumer´s engagement 
with brand-related social-media content (Schivinski et al., 2016); consumer engagement 
with a goal pursuit (Higgins y Scholer, 2009) y consumer engagement process (Bowden, 
2009). Otras investigaciones centran su interés en estudiar brand engagement in self-
concept (Sprott, Czellar y Spangenberg, 2009); brand community engagement 
(Algesheimer, Dholakia y Herrmann, 2005; Kuo y Feng, 2013) y online brand community 
engagement (Wirtz et al., 2013; Habibi, Laroche y Richard, 2014; Baldus et al., 2015). 
También se han realizado esfuerzos de investigación focalizados en el customer brand 
engagement (Hollebeek, 2011a y b; Javornik y Mandelli, 2013; Hollebeek et al., 2014); 
customer engagement process (Sashi, 2012); consumer engagement behaviours (Van 
Doorn et al. 2010; Jaakkola y Alexander, 2014) o consumer brand engagement (Dwivedi, 
2015). Existen autores que han propuesto investigaciones sobre active customer 
engagement (Sarkar y Sreejesh, 2014); consumer engagement with a product or service 
(Calder, Issac y Malthouse, 2013); customer brand-engagement experiential (Gambetti, 
Graffigna y Biraghi, 2012); advertising engagement (Phillips y McQuarrie, 2010) o 
incluso, audience engagement with an entertainment piece (Scott y Craig-Lees, 2010). 
Como se puede comprobar el listado de denominaciones es muy amplio, y también recoge 
la consideración de diferentes contextos o especialidades a la hora de abordar la 
denominación del engagement. Otras denominaciones generales y denominaciones en 
contextos específicos utilizadas en la literatura son brand engagement (Keller, 2013; 
Hollebeek y Chen, 2014; Franzak et al., 2014); brand engagement in online contexts 
 
 55 
(Mollen y Wilson, 2010); online engagement (Owyang, 2007) y consumer engagement 
with a communication medium (Calder et al., 2009). 
A pesar de los diferentes términos que los investigadores han utilizado para la 
construcción del engagement, los componentes cognitivos, emocionales y de 
comportamiento aparecen recurrentemente en las definiciones del consumer engagement. 
Por tanto, la definición que Hollebeek (2011a) propone como un constructo 
multidimensional se considera la más integral. El autor define customer engagement como 
“el nivel de inversión cognitiva, emocional y de comportamiento del cliente en las 
interacciones con una marca específica” (p. 555). Gambetti, Graffigna y Biraghi (2012), 
por su parte, también apoyan la multidimensionalidad del concepto, identificando como 
elementos centrales a dimensiones de naturaleza experiencial y social, a sumar a las ya 
conocidas y tradicionales dimensiones cognitivas, emocionales y conativas o 
conductuales. La investigación de estos últimos autores ha sido motivada en gran medida 
tras identificar la necesidad de una mayor integración en las aproximaciones realizadas 
por los mundos académico y profesional con relación al Consumer-Brand Engagement. 
La aportación y resultados de su estudio derivan, por tanto, del intento de reducir el gap 
de investigación existente entre académicos y profesionales relativo a la conceptualización 
y medición de Consumer-Brand Engagement. 
Numerosos autores han adoptado un enfoque basado en la psicología del consumidor 
concentrándose en el engagement desde la perspectiva del consumidor (ejemplo, 
Hollebeek, 2008b; Glynn et al., 2012), mientras que Van Doorn et al., (2010) adoptan una 
perspectiva más centrada en la empresa, percibiendo los efectos de los comportamientos 
del customer engagement a través de la visión de la empresa (Cheri, 2016). 
 
 56 
Otra de las diferencias en la investigación existente alrededor de éste concepto se refiere 
a la dimensionalidad del término, es decir, a cómo se mide y construye el engagement. 
Ciertos investigadores consideran al engagement un fenómeno unidimensional (por 
ejemplo, Higgins and Scholer, 2009; Sprott, Czellar y Spangenberg, 2009; Van Doorn et 
al., 2010; Verhoef et al., 2010; Gambetti, Graffigna y Biraghi, 2012; Kuo y Feng, 2013; 
Jakkola y Alexander, 2014). No obstante, en investigaciones conceptuales como 
empíricas se reconocen cada vez más dimensiones múltiples, incorporando 
frecuentemente aspectos conductuales, afectivos y cognitivos del engagement, (por 
ejemplo, Scott y Craig-Lee, 2010; Mollen y Wilson, 2010; Kumar, et al., 2010; Vivek, 
2009; Calder et al., 2009; Hollebeek, 2011a, 2011b, 2014; Brodie et al., 2013; entre otros), 
y más recientemente, además, aspectos motivacionales, sociales e interactivos del 
concepto (Brodie et al., 2011b; Chandler y Lusch, 2015). Por una parte, desde la 
perspectiva unidimensional, Higgins y Scholer (2009) tienen una visión del engagement 
centrada en el aspecto cognitivo. Sprott et al., (2009), en cambio, se enfocan en el aspecto 
emocional. Otros autores (e.g. Van Doorn et al., 2010; Verhoef et al., 2010; Ahuja y 
Medury, 2010; Gambetti et al., 2012 y Schivinski et al., 2016) adoptan un enfoque 
conductual. 
Por otra parte, desde la perspectiva multidimendional, se han propuesto varias 
combinaciones de los tres aspectos mayormente considerados (i.e. cognitivo, emocional 
y/o conductual) en las investigaciones. Scott y Craig-Lee (2010) y Mollen y Wilson (2010) 
proponen una visión bidimensional emocional/cognitiva, mientras Kumar et al. (2010), 
por ejemplo, dirige su conceptualización a los aspectos emocional/conductual. Sin 
embargo, la visión tridimensional ha sido la que mayor aceptación ha recibido en la 
 
 57 
literatura (e.g. Algesheimer et al., 2005; Vivek, 2009; Calder et al., 2009; Phillips y 
McQuarnie, 2010; Hollebeek, 2011a, 2011b; Brodie et al., 2011b, 2013; Sachi, 2012; 
Calder et al., 2013; de Vires et al., 2014; Dwivedi et al., 2015, 2016; Dessart et al., 2016; 
entre otros). 
Otro aspecto relevante a considerar en la investigación del engagement es que el CE se 
basa en las interacciones y las experiencias interactivas posteriores entre el sujeto de 
engagement y el objeto de engagement (Bowden, 2009; Hollebeek, 2011a; 2011b; 
Dwivedi, 2015; Dessart et al., 2016; Hepola et al., 2017). En general, la literatura de 
marketing se centra en el consumidor (Hollebeek et al., 2014; Dwivedi, 2015; Hepola et 
al. 2017; entre otros) o en el cliente (Brodie et al.,2011b; Vivek et al., 2012; De Vries y 
Carlson, 2014; entre otros) como sujeto de engagement. Los objetos de engagement 
considerados, en cambio, son más diversos y varían más. En este sentido, diferentes 
autores han estudiado como objeto de engagement, por mencionar los más utilizados, a la 
marca (Hollebeek et al., 2014), a una entidad organizativa (Vivek et al., 2014), a un 
contenido relacionado con la marca (Schivinski, 2016), a comunidades de marca en línea 
(Baldus et al., 2015) o, incluso, a varios objetos a la vez (Brodie etal., 2011; Dessart et 
al., 2015; Vivek et al., 2012, 2014; Dessart et al., 2016). 
Conviene precisar, así mismo, otra serie de características identificativas del engagement. 
Así, el engagement se dá con distintos niveles de intensidad (Patterson, Yu y De Ruyter, 
2006), es específico de un contexto (Hollebeek, 2011a) y ocurre en ambientes 
relacionados con el consumo que va mas allá de la compra (Van Doorn et al., 2010). 
 
 58 
Como resultado de una revisión exhaustiva de la literatura, la tabla 3 incorpora diferentes 
conceptualizaciones o aproximaciones a la conceptualización que ha recibido el término 
de CE a través del tiempo. 
 
Tabla 3. Conceptos de engagement. 
Término 
utilizado 
Definición Fuente 
Engagement “es lo que sucede cuando somos capaces de entregarnos a una acción 
representativa, cómoda y sin ambigüedades. Implica una especie de 
compromiso”. 
Laurel (1993, 
p. 115) 
Engagement "lo decepcionado que estaría alguien si una revista ya no fuera publicada" Marc (1966) 
Customer 
Engagement 
Consiste en la lealtad racional (incluye la satisfacción general, la 
intención de recompra y la intención de recomendar) y el apego 
emocional (incluida la confianza en una marca, la creencia en su 
integridad, el orgullo en la marca y la pasión por ella). 
Appelbaum 
(2001) 
Consumer 
engagement 
El número de personas individuales que le dieron me gusta, comentaron, 
compartieron o hicieron click en los mensajes. 
Facebook 
(2004) 
Brand 
community 
Engagement 
"las motivaciones intrínsecas del consumidor para interactuar y cooperar 
con los miembros de la comunidad" 
Las motivaciones para interactuar y cooperar con los miembros de la 
comunidad, asume que los miembros están interesados en ayudar a otros, 
participar en actividades conjuntas, actuar voluntariamente para 
compartir y mejorar su propio valor y otros. Influencias positivas para 
identificarse con la comunidad de la marca a través de la motivación 
intrínseca del consumidor para interactuar y cooperar con los miembros 
de la comunidad. 
Algesheimer, 
Dholakia y 
Herrmann 
(2005, p. 21) 
Community 
engagement 
Se refiere a las percepciones positivas y retroalimentación de los 
miembros en su participación en actividades sostenidas por la comunidad. 
Algesheimer, 
Dholakia y 
Herrmann 
(2005) 
Engagement Serie de transacciones financieras y de información que se producen con 
el tiempo y aumentan tanto el valor del consumidor a la empresa y el 
valor de la empresa para el consumidor. 
Peppers y 
Rogers 
(2005) 
Engagement Darle un sentido a una idea de marca reforzada por el contexto 
circundante. 
Creamer 
(2006) 
Consumer 
engagement 
Medida basada en la interacción del consumidor con una marca o medios. Ghuneim 
(2006) 
Engagement El compromiso es un concepto multidimensional, incluso un proceso 
multidimensional, cuyo resultado se define como la conexión de los 
consumidores en cuanto a las facetas cognitivas, conductuales, 
emocionales y aspiracionales. 
Foley (2006) 
Consumer 
engagement 
Concepto multidimensional, la capacidad de una marca para conectar de 
manera significativa con el consumidor. 
Harris (2006) 
Consumer 
engagement 
El nivel de presencia física, cognitiva y emocional de un cliente en su 
relación con una organización de servicio. 
Patterson et 
al. (2006, p. 
1) 
Consumer 
engagement 
Manifestación hacia una marca o empresa más allá de la compra MSI (2006, p. 
4) 
 
 59 
Engagement “la combinación de la sincronía de la audiencia (atención) más intensidad 
(impacto emocional)” 
Marci (2006, 
p. 383) 
Customer 
Engagement 
Compromiso resume conductualmente el impacto de las actividades de 
comunicación de marketing / marca en los corazones y las mentes de los 
consumidores de una manera que conduce a las ventas, márgenes, la 
cuota de mercado, el valor de mercado, y el flujo de efectivo. 
Advertising 
Research 
Foundation 
(ARF, 2006): 
Blair 
Engagement Se produce como resultado de la experiencia con un contexto mediático 
de la marca atendido y seleccionado por un consumidor implicado en una 
categoría que deja una impresión positiva de la marca. 
Advertising 
Research 
Foundation 
(ARF, 2006): 
Plummer 
Engagement Es una medida de atención pagada por un consumidor a una pieza de 
comunicación. 
Advertising 
Research 
Foundation 
(ARF, 2006): 
Hamill 
Consumer 
engagement 
Es una actitud positiva del consumidor resultante de la comunicación a 
través de (A) marca, (B) categoría (producto/servicio, etc.), que se 
entrega a través de (A) un canal/comunicación de contacto (ejemplo 
medios masivos de comunicación), (B) a través de un vehículo (por 
ejemplo una revista, etc.). El compromiso puede convertirse en 
acciones/comportamiento, por ejemplo, la comunicación y/o compra. 
Advertising 
Research 
Foundation 
(ARF, 2006): 
Laborie 
Engagement Cuando las personas persiguen una meta de una manera que sustenta su 
orientación (por ejemplo, con entusiasmo si tienen un enfoque de 
promoción, vigilante si tienen un enfoque de prevención), experimentan 
su compromiso en esa meta persiguen más fuertemente que cuando 
persiguen la meta en un Manera que está en desacuerdo con o interrumpe 
su orientación (por ejemplo, persiguiendo un objetivo ansiosamente si su 
orientación es más preventiva). Cuando la manera en que persiguen sus 
objetivos se ajusta a su orientación, experimentan una reacción evaluativa 
más fuerte a la actividad. 
Avnet y 
Higgins 
(2006a) 
Consumer 
engagement 
Son repetidas y satisfactorias interacciones que fortalecen la conexión 
emocional de un consumidor con una marca (o producto o empresa). 
Shevlin 
(2007) 
Online 
engagement 
Indica el nivel de participación auténtica, la intensidad, la contribución y 
la propiedad, resumidos en interés aparente. La fórmula de engagement 
es: atención más interacción más velocidad más autoridad más atributos 
relevantes (variable) 
Owyang 
(2007) 
Consumer 
engagement 
Es una construcción emocional subconsciente. Es la cantidad de 
sensación del subconsciente cuando un anuncio está siendo procesado. 
Heath (2007) 
Engagement “Alta relevancia de las marcas a los consumidores y el desarrollo de una 
conexión emocional entre consumidores y marcas” 
Rapport 
(2007, p. 138) 
Consumer 
engagement 
Es la conexión emocional y empoderamiento de los consumidores Campanelli, 
2007 
Engagement Una relación íntima y duradera con el cliente Economist 
Intelligence 
Unit (EIU, 
2007a) 
Engagement En términos de estrategia, "el compromiso se refiere a la creación de 
experiencias que permitan a las empresas construir interacciones más 
profundas, más significativas y sostenibles entre la empresa y sus clientes 
o partes interesadas externas" y propone que "no es un punto fijo que se 
pueda alcanzar sino un proceso que se expande y evoluciona con el 
tiempo" 
Economist 
Intelligence 
Unit (EIU, 
2007b) 
Engagement Propone una nueva métrica, engagement incluye 4 componentes: 
involucramiento, interacción, intimidad e influencia. 
Haven (2007) 
 
 60 
Consumer 
engagement 
Son interacciones repetidas que fortalecen la inversión emocional, 
psicológica y física de un consumidor con una marca. Es un proceso de 
desarrollo y establecimiento de relaciones. 
Sedley (2008) 
Consumer 
online 
engagement 
Es la estimación del grado y la profundidad de la interacción del visitante 
del sitio, contra un conjunto de metas claramente definidas. Cada versión 
de engagement de la empresa será única. Se deriva de un número de 
medidas comunes, que incluyen: frecuencia de la medida común, que tan 
reciente es, duración de la visita, compra, valor del tiempo de vida. 
Peterson 
(2007) 
Engagement Encender una perspectiva a una idea de marca mejorada por el contexto 
circundante 
Advertising 
Research 
Foundation, 
2008 
Engagement Creando profundas conexiones con losclientes que impulsan las 
decisiones de compra, la interacción y la participación en el tiempo 
Forrester 
Consulting 
(2008) 
Engagement “El apego emocional que los clientes tienen con una marca” Sullivan 
(2009, p. 20) 
Consumer 
engagement 
La intensidad de la participación de un individuo y la conexión con las 
ofertas y actividades de la organización iniciadas por el cliente o la 
organización. 
Vivek (2009, 
p. 7) 
Consumer 
engagement 
with a goal 
pursuit 
Un estado de involucramiento, ocupación, de total absorción, o absorto 
en algo, generado como consecuencia de una fuerza de atracción o 
repulsión especial. 
Higgins and 
Scholer 
(2009, p. 112) 
Consumer 
engagement 
process 
Un proceso psicológico que modela los mecanismos subyacentes de las 
formas de fidelización de los nuevos clientes de una marca o bien como 
los mecanismos por los cuales la lealtad es mantenida para repetir 
compras por los consumidores de una marca. 
Bowden 
(2009, p. 63) 
Brand 
engagement 
in self-
concept 
Una tendencia generalizada a incluir las marcas como parte del 
autoconcepto. Una diferencia individual que representa la propensión de 
los consumidores a incluir marcas importantes como parte de cómo se 
ven a sí mismos. 
Sprott, 
Czellar y 
Spangenberg 
(2009) 
Consumer 
engagement 
with a 
communicatio
n médium 
(Online 
engagement) 
El engagement es un constructo de segundo orden que se manifiesta en 
varios constructos de "experiencia" de primer orden. El engagement es 
antecedente de los resultados del uso, el afecto y las respuestas a la 
publicidad. Definiéndose la "experiencia" como "las creencias de un 
consumidor sobre cómo encaja un sitio (web) en su vida". 
Calder et al., 
2009 
Customer 
engagement 
"La manifestación del comportamiento de los clientes hacia una marca o 
firma más allá de la compra, que resulta de los conductores de 
motivación, incluyendo: la palabra de la boca de la actividad, las 
recomendaciones, las interacciones de cliente a cliente, blogging, escribir 
revisiones y otras actividades similares" 
MSI (2010, 
p.4) 
Consumer 
engagement 
behaviours 
"...Comportamientos que van más allá de las transacciones y pueden 
definirse específicamente como manifestaciones de comportamiento del 
cliente que tiene hacia una marca o un enfoque firme, más allá de la 
compra, como resultado de los impulsores motivacionales". 
Van Doorn et 
al. (2010, p. 
254) 
Audience 
engagement 
with an 
entertainment 
piece 
Es una medida holística multidimensional que describe el compromiso 
emocional y cognitivo de una persona con el contenido de 
entretenimiento. 
Scott y Craig-
Lees (2010) 
Active 
engagement 
Se define como el grado en que el individuo está dispuesto a gastar 
tiempo, energía, dinero y otros recursos en la marca más allá de los 
gastados durante la compra o consumo real de la marca. 
Bergkvist y 
Bech-Larsen, 
(2010) 
 
 61 
Advertising 
engagement 
Los modos de engagement o compromiso son vías de persuasión. 
 
Phillips y 
McQuarrie 
(2010) 
Brand 
engagement 
in online 
contexts 
Compromiso cognitivo y emocional del cliente para una relación activa 
con la marca personificada en el sitio web o de las otras entidades a 
través de un ordenador, diseñado para comunicar el valor de marca. Se 
caracteriza por las dimensiones del procesamiento cognitivo dinámico y 
sostenido y la satisfacción del valor instrumental (utilidad y relevancia) y 
valor experiencial (congruencia emocional con el esquema narrativo 
encontrado en entidades mediadas por ordenador). 
Mollen and 
Wilson 
(2010, p. 922) 
Consumer 
engagement 
value 
"Las interacciones activas, ya sea transaccionales o no transaccionales, de 
un cliente con una empresa, con prospectos y con otros clientes" 
Kumar et al 
(2010, p. 297) 
Consumer 
Engagement 
El compromiso del cliente es una construcción global que captura el 
comportamiento no-transaccional 
Verhoef et al. 
(2010) 
Engagement El compromiso necesita ser entendido por tipos, los factores que 
conducen al compromiso y el valor asociado con cada uno en términos de 
adopción final, ventas y fidelidad a la marca. En el contexto de Web 2.0, 
el compromiso del consumidor es visible a través de medios de 
publicación, publicación de comentarios, suscripción, marcadores, envío 
por correo electrónico, distribución y creación de redes. Cuando se mide 
el acoplamiento, el nivel de interacción del usuario es un componente 
obvio, y cada una de las acciones de usuario indicadas anteriormente 
indica un nivel de compromiso diferente. 
Ahuja & 
Medury 
(2010) 
Engagement una relación activa con una oferta específica de mercado. El engagement 
con un objeto de consumo requiere prestar atención y desarrollar 
sentimientos por ese objeto. El compromiso se aplica a la conexión de un 
consumidor con medios, publicidad, entretenimiento o marcas. 
Abdul Ghani 
et al. (2011) 
Customer 
engagement 
Se refiere a los tipos de conexiones que los consumidores hacen con otros 
consumidores, empresas y marcas específicas; CE es visto como 
conducente a la mejora de la fidelidad a la marca. 
Smith y 
Wallace 
(2010) 
Customer 
engagement 
Compromiso con el cliente incluye (a) la retención; (B) empeño; (C) la 
promoción; y (d) la pasión 
PeopleMetric
s (2010) 
Engagement El compromiso es un concepto muy complejo fuertemente influenciado 
por componentes psicológicos, sociales, interactivos, relacionales, 
experienciales y basados en el contexto. El compromiso es un fenómeno 
posmoderno: por naturaleza es multidimensional, mutable y difícil de 
predecir, ya que implica la interacción entre los individuos y entre los 
individuos y su contexto. 
Gambetti et 
al., (2010) 
Customer 
Brand 
engagement 
El nivel de motivación de un cliente, relacionadas con la marca y el 
estado dependiente del contexto de la mente caracterizado por niveles 
específicos de la actividad cognitiva, emocional y conductual en la 
interacción de la marca. Incluye los temas de inmersión, la pasión y la 
activación. 
Hollebeek 
(2011a, p. 
790) 
El nivel de inversión cognitiva, emocional y de comportamiento de un 
cliente en interacciones específicas de la marca. 
Hollebeek 
(2011b) 
Consumer 
engagement 
Es un estado psicológico que ocurre en virtud de la interacción co 
creativa de las experiencias del cliente con un agente/objeto focal 
(ejemplo una marca) en relación a servicios específicos. Se produce bajo 
un conjunto específico de requisitos dependientes del contexto generando 
diferentes niveles de compromiso del cliente; y existe como un proceso 
dinámico e interactivo dentro de las relaciones de servicio que crean 
valor. Es un concepto multidimensional (cognitivo, emocional y/o 
conductual) sujeto a un contexto o grupos de interés específicos. 
Brodie et al., 
(2011, p. 260) 
Brodie et al., 
(2011) 
 
 62 
Un estado de motivación que se produce en virtud de experiencias 
interactivas y co-creativas de los clientes con un agente / objeto focal (por 
ejemplo, una marca) en las relaciones de marca focales. 
“El compromiso del cliente (CE) es un estado psicológico que se produce 
en virtud de experiencias interactivas y cocreativas del cliente con un 
agente / objeto focal (por ejemplo, una marca) en las relaciones de 
servicio focales. Se produce bajo un conjunto específico de condiciones 
dependientes del contexto que generan diferentes niveles de CE; y existe 
como un proceso dinámico e iterativo dentro de relaciones de servicio 
que co-crean valor. CE desempeña un papel central en una red 
nomológica que rige las relaciones de servicio en el que otros conceptos 
relacionales (por ejemplo, la participación, la lealtad) son antecedentes y / 
o consecuencias en procesos CE iterativos. Es un concepto 
multidimensional sujeto a una expresión específica del contexto y / o de 
las partes interesadas de lasdimensiones cognitivas, emocionales y / o de 
comportamiento relevantes”. 
Brodie et al., 
(2011b, p. 9) 
Engagement El compromiso es un constructo de segundo orden que se manifiesta en 
varios constructos de "experiencia" de primer orden. Con referencia a un 
medio específico (periódico, TV o Web), el compromiso experiencial del 
usuario puede describirse como una colección de experiencias 
cualitativas con el medio. Una experiencia se puede caracterizar como 
todos los pensamientos, emociones, actividades y evaluaciones que 
ocurren durante o como resultado de un evento 
Pagani & 
Mirabello 
(2011-12). 
Customer 
engagement 
process 
Se centra en la satisfacción del cliente, proporcionando más valor que los 
competidores, implicando la confianza y el compromiso de crear 
relaciones a largo plazo. 
“Incorpora experiencias de consumo interactivo donde las tecnologías de 
la información y comunicación, como las redes sociales, son herramientas 
que pueden permitir y facilitar las experiencias. El nivel de compromiso 
de los consumidores es la participación o compromiso calculado y 
afectivo en una relación activa o comunidad en línea de una empresa”. 
Sashi (2012, 
p. 267) 
Customer-
Brand 
engagement 
experiential 
Aparece como un concepto multidimensional que combina elementos 
tales como la atención, el diálogo, la interacción, las emociones, el placer 
sensorial, y la vocación de activación inmediata a crear una experiencia 
total de marca entre los consumidores. 
Gambetti, 
Graffigna, y 
Biraghi 
(2012, p. 668) 
Consumer 
engagement 
Incluye a aquellas actividades de participación o eventos de los 
consumidores que interactúan con la marca sin necesidad de comprar o 
planear una compra y que no están directamente relacionados con la 
búsqueda, evaluación de alternativas, o la toma de decisiones en la 
elección de una marca. 
Vivek, 
Beatty, and 
Morgan 
(2012, p. 127) 
Customer 
engagement 
El compromiso del cliente (...) es una condición previa que facilita la 
comprensión recíproca, ya sea porque conduce a la coproducción 
(colaboración) o porque los procesos de negociación de los contextos de 
interpretación son más eficientes (ya que la comunicación interpersonal 
implica más riqueza social que la comunicación mediada). 
Mandelli & 
Accoto, 
(2012) 
Consumer 
engagement 
Un concepto multidimensional que comprende dimensiones cognitivas, 
emocionales y / o conductuales, [que] juega un papel central en el 
proceso de intercambio relacional donde otros conceptos relacionales son 
antecedentes y / o consecuencias de engagement en procesos de 
interacción dentro de la comunidad de la marca. 
Brodie et al. 
(2013) 
Customer 
Brand 
engagement 
“Se refiere al papel cada vez más activo del cliente, ya sea en relación 
con la implicación emocional o cognitiva del cliente con las marcas, sus 
manifestaciones conductuales más allá de la compra en interacción con 
las marcas o su papel en el proceso de creación de valor”. 
Javornik y 
Mandelli 
(2013, p. 2) 
Brand 
engagement 
“la medida en que los consumidores están dispuestos a invertir sus 
propios recursos personales, tiempo, energía, dinero, en la marca, más 
(Keller, 2013, 
p. 320) 
 
 63 
allá de los recursos gastados durante la compra o el consumo de la 
marca” 
Online brand-
community 
engagement 
“…se refiere a la influencia positiva de los consumidores que se 
identifican con un OBC. Esto se define como la motivación intrínseca del 
consumidor para interactuar y cooperar con los miembros de la 
comunidad”. 
Wirtz et al., 
(2013, P. 
229) 
Consumer-
brand 
engagement 
“Una valoración positiva de la marca relacionada con la actividad 
cognitiva, emocional y conductual durante o relacionada con las 
interacciones de la marca de consumo focal”. 
Hollebeek et 
al. (2014, p. 
154) 
Customer 
engagement 
value 
Los clientes que tienen diferentes modelos relacionales para la empresa 
de servicios son capaces de involucrarse con ella de diferentes maneras, 
generando así diferentes tipos de valor de compromiso del cliente para la 
empresa. 
Kaltcheva, 
Patino, Laric, 
Pitta y 
Imparato 
(2014) 
Engagement Es la evaluación psicológica con una orientación conductual y, por lo 
tanto, se centra en la integración de la percepción del cliente con un 
objeto de marca como comunidad de marca en línea de una empresa 
dentro de las páginas de medios sociales de la marca en lugar de los 
comportamientos específicos que se muestran a través de la plataforma en 
línea. 
De Vries, 
Carlson y 
Moscato 
(2014) 
Customer 
engagement 
“Va más allá de la compra y es el nivel de las interacción de del cliente (o 
cliente potencial) y las conexiones con la oferta y/o actividades de la 
marca o empresa, a menudo con otros en la red social creada en torno a 
la marca, oferta o actividad”. 
Vivek, 
Beatty, and 
Morgan 
(2014, p. 406) 
Consumer 
Brand 
engagement 
“un estado de ánimo positivo, satisfactorio, relacionado con el uso de la 
marca, que se caracteriza por el vigor, la dedicación y la absorción”. 
Dwivedi 
(2015, p. 101) 
Consumer’s 
Engagement 
With Brand-
Related 
Social-Media 
Content 
(CEBSC) 
"Un conjunto de actividades en línea relacionadas con la marca por parte 
del consumidor que varían en el grado en que el consumidor interactúa 
con los medios de comunicación social y participa en el consumo, la 
contribución y la creación de contenidos de los medios de 
comunicación." 
Schivinski, 
Christodoulid
es y 
Dabrowski 
(2016, p. 66) 
Consumer 
engagement 
“El estado que refleja las disposiciones individuales de los consumidores 
hacia focos de compromiso, que son específicos del contexto. El 
engagement se expresa a través de diversos niveles de manifestaciones 
afectivas, cognitivas y conductuales que van más allá de las situaciones 
de intercambio”. 
Dessart et al. 
(2016, p. 409) 
Engagement 
tecnológico 
“al estado de estar involucrado, ocupado, retenido e intrínsecamente 
interesado en algo” 
Kim et al., 
2013, p. 361 
Consumeer 
engagement 
en entornos 
de 
aplicaciones 
móviles 
“conjunto de experiencias de aplicaciones de marca que motiva a los 
consumidores a tratar de hacer que sucedan repetidamente en sus vidas” 
Kim et al., 
2013 p. 54 
Mobile 
engagement 
behaviour 
“Experiencia interactiva de los clientes con los medios móviles de marca 
focal” 
Viswanathan 
et al., 2017, 
p. 38 
Fuente: Elaboración propia. 
 
 
 64 
3.3 ESTUDIOS DESARROLLADOS SOBRE ENGAGEMENT 
 
En un intento de profundizar en el conocimiento y alcance de la conceptualización y 
medición del engagement se ha elaborado una tabla que reúne diferentes aspectos. Así, la 
tabla 4 incorpora, en primer lugar, las dimensiones consideradas en diferentes 
aproximaciones al término. En segundo lugar, se hace referencia al tipo de estudio llevado 
a cabo (conceptual, empírico cualitativo o cuantitativo). En tercer lugar, se indica el 
enfoque del concepto, es decir, se precisa si se analizó el engagement sobre un objeto en 
particular (por ejemplo, sobre una marca, empresa u organización; una comunidad de 
marca, otros actores o focos de atención, o la combinación de dos o más focos de 
compromiso en el estudio). Finalmente, se añaden las fuentes de los estudios referidos. 
 
Tabla 4. Características de los estudios sobre engagement. 
Término 
utilizado 
Dimensiones Tipo de estudio Enfoque del engagement Fuente 
Brand 
community 
Engagement 
Multidimensional: 
Motivacional 
Utilitario (Cognitivo), 
hedónica (Emocional) y 
social (Conductual y 
emocional) 
Empírico 
Cuantitativo 
Una comunidad de marca 
(offline) 
Algesheimer, 
Dholakia y 
Herrmann 
(2005) 
Consumer 
engagement 
Multidimensional: 
Cognitivo (Absorción), 
Afectivo (dedicación), 
conductual (interacción, 
vigor) 
Conceptual Una marca, empresa u 
organización 
(Organización deservicio) 
Patterson et 
al. (2006, p. 
1) 
Engagement Multidimensional (Inferido): 
Cognitivo, emocional y 
conductual 
Conceptual Con otro factor de 
engagement (Actividad o 
tarea) 
Avnet y 
Higgins 
(2006a) 
Engagement Multidimensional (Inferido): 
Cognitivo, emocional y 
conductual 
Conceptual Una marca, empresa u 
organización 
Haven 
(2007) 
Consumer online 
engagement 
Multidimensional (Inferido): 
Cognitivo, emocional y 
conductual 
Conceptual Una marca, empresa u 
organización 
Peterson 
(2007) 
Consumer 
engagement 
Multidimensional (Inferido): 
Cognitivo, emocional y 
conductual 
Empírico 
cualitativo y 
cuantitativo 
Una marca, empresa u 
organización 
*Vivek 
(2009) 
 
 65 
Consumer 
engagement with 
a goal pursuit 
Unidimensional: Atención 
sostenida (cognitivo) 
Conceptual Con otro factor de 
engagement (Actividad o 
tarea) 
Higgins and 
Scholer 
(2009, p. 
112) 
Consumer 
engagement 
process 
No aplica Conceptual Una marca, empresa u 
organización (Marca de 
servicio) 
Bowden 
(2009, p. 63) 
Brand 
engagement in 
self-concept 
Unidimensional: Emocional Empírico 
Cuantitativo 
Una marca, empresa u 
organización 
*Sprott, 
Czellar y 
Spangenberg 
(2009) 
Consumer 
engagement with 
a communication 
médium (Online 
engagement) 
Multidimensional: 
Experiencial, social 
1) Estimulación e inspiración 
(Emocional), 2) facilitación 
social (Emocional), 3) 
temporal (Cognitivo), 4) 
autoestima y mentalidad 
cívica (Emocional), 5) 
disfrute intrínseco 
(Emocional), 6) utilitario 
(Cognitivo), 7) participación 
y socialización (conductual), 
8) Comunidad(emocional) 
Empírico 
Cuantitativo 
Con otro factor de 
engagement (contexto de 
los medios, sitio web) 
Calder et al., 
2009 
Consumer 
engagement 
behaviours 
Conductual Conceptual Una marca, empresa u 
organización 
Van Doorn et 
al., (2010, p. 
254) 
Audience 
engagement with 
an entertainment 
piece 
Emocional, cognitivo Empírico 
Cuantitativo 
Con otro factor de 
engagement (objeto de 
entretenimiento) 
Scott y 
Craig-Lees 
(2010) 
Advertising 
engagement 
Multidimensional: Inmersión 
(Cognitivo), afectivo 
(Emocional), actuación 
(Conductual), identificación 
(Emocional) 
Empírico: 
Cualitativo 
Con otro factor de 
engagement (Publicidad) 
Phillips y 
McQuarrie 
(2010) 
Brand 
engagement in 
online contexts 
Afectivo y cognitivo Conceptual Una marca, empresa u 
organización (Marca, 
personificada por el sitio 
web) 
Mollen and 
Wilson 
(2010, p. 
922) 
Consumer 
engagement 
value 
Conductual y emocional Conceptual Una marca, empresa u 
organización (Marca) 
Kumar et al., 
(2010, p.297) 
Consumer 
Engagement 
Conductual Conceptual Una marca, empresa u 
organización 
Verhoef et 
al., (2010) 
Engagement Conductual Empírico 
cualitativo 
Con otro factor de 
engagement 
(Comunicación de la marca 
en Blog organizacional) 
Ahuja & 
Medury 
(2010) 
Engagement Multidimensional: 
Utilitaria (Cognitiva), 
hedónica (Emocional) y 
social (Conductual y 
emocional) 
Empírico 
cualitativo 
Con otro factor de 
engagement (Subastas en 
línea C2C) 
Abdul Ghani 
et al., (2011) 
Engagement No aplica Conceptual: 
Revisión de 
literatura 
Con múltiples factores de 
atención (varias entidades) 
Gambetti et 
al., (2010) 
Customer Brand 
engagement 
Multidimensional: 
Conductual, afectivo y 
cognitivo 
Conceptual Una marca, empresa u 
organización 
Hollebeek 
(2011a, p. 
790) 
 
 66 
Multidimensional: 
Conductual, afectivo y 
cognitivo 
Empírico: 
Cualitativo 
Una marca, empresa u 
organización 
Hollebeek 
(2011b) 
Consumer 
engagement 
Multidimensional: 
Conductual, afectivo 
(emocional) y cognitivo 
Conceptual Una marca, empresa u 
organización (de servicio) 
Brodie et al. 
(2011, p. 
260) 
Empírico 
Cualitativo 
Con múltiples factores de 
atención (Marca y/o 
miembros de una 
comunidad) 
Brodie et al., 
(2011) 
Customer 
engagement 
parameters 
Conductual Empírico 
cuantitativo 
Con otro factor (foco de 
atención) (Un servicio) 
Ojiako et al., 
2012 
Customer 
engagement 
Conductual Empírico 
cualitativo 
Una marca, empresa u 
organización 
Javornik y 
Mandelli, 
2012 
Customer 
engagement 
Social Conceptual Con otro factor (foco de 
atención)(Gestión de la 
empresa del CE) 
Fliess et al., 
2012 
Engagement Multidimensional Empirico 
cuantitativo 
Una (online) comunidad de 
marca 
Pagani & 
Mirabello 
(2011-12). 
Customer 
engagement 
process 
Multidimensional Conceptual Una marca, empresa u 
organización 
Sashi (2012, 
p. 267) 
Customer-Brand 
engagement 
experiential 
Social Empírico 
Cualitativo 
Una marca, empresa u 
organización 
Gambetti, 
Graffigna, y 
Biraghi 
(2012, p. 
668) 
Consumer 
engagement 
Conductual Empírico 
Cuantitativo 
Una comunidad Gummerus, 
Liljander, 
Weman y 
Pihlström 
(2012) 
Consumer 
engagement 
Conductual, cognitivo, 
afectivo, social 
Empírico 
Cualitativo 
Con múltiples factores de 
atención (Oferta o 
actividades 
organizacionales) 
Vivek, 
Beatty, and 
Morgan 
(2012, p. 
127) 
Consumer 
engagement 
Multidimensional: 
Conductual, cognitivo, 
afectivo (emocional) 
Empírico 
cualitativo 
Una marca, empresa u 
organización 
So et al., 
(2012) 
Consumer- 
Brand 
engagement 
Multidimensional: 
Conductual, cognitivo, 
afectivo (emocional) 
Empírico 
cualitativo 
Una marca, empresa u 
organización 
Hollebeek, 
(2013) 
Consumer . Sin 
emabargoengage
ment 
Multidimensional: 
Conductual, cognitivo, 
afectivo (emocional) 
Empírico 
cualitativo 
Comunidad de marca 
online 
Brodie et al., 
(2013) 
Brand-
community 
engagement 
Unidimensional: Interactivo Empírico 
Cuantitativo 
Una comunidad de marca Kuo y Feng 
(2013) 
Consumer 
engagement with 
a producto or 
service 
Multidimensional: Cívico, 
identidad, disfrute intrínseco, 
social, utilitario 
Empírico 
Cuantitativo 
Con otro factor de 
engagement (producto o 
servicio) 
Calder, Issac, 
y Malthouse 
(2013) 
Customer Brand 
engagement 
Multidimensional: 
Psicológica (Emocional y 
cognitiva), Conductual, 
Social 
Conceptual No aplica Javornik y 
Mandelli 
(2013, p. 2) 
 
 67 
Online brand-
community 
engagement 
Multidimensional: 
Conductual, cognitiva y 
afectiva 
Conceptual Una online comunidad de 
marca (Miembros) 
Wirtz et al., 
(2013) 
Customer 
engagement 
value 
Multidimensional: 
Conductual y emocional 
Conceptual Una marca, empresa u 
organización 
Kumar, 
Pozza y 
Ganesh 
(2013) 
Brand-
community 
engagement 
Unidimensional: Práctico Empírico 
Cualitativo 
Una comunidad de marca Habibi, 
Laroche y 
Richard 
(2014) 
Consumer 
engagement 
Unidimensional: Conductual Empírico 
Cuantitativo 
Una marca, empresa u 
organización 
Wallace, 
Buil y De 
Chernatony 
(2014) 
Brand 
engagement 
Multidimensional: 
Conductual, cognitivo y 
afectivo 
Empírico 
Cualitativo 
Una marca, empresa u 
organización 
Hollebeek y 
Chen (2014) 
Consumer-brand 
engagement 
Multidimensional: 
Conductual, cognitivo y 
afectivo 
(Proceso cognitivo, afecto y 
activación) 
Empírico 
Cuantitativo 
Una marca, empresa u 
organización 
*Hollebeek 
et al., (2014, 
p. 154) 
Customer 
engagement 
Multidimensional: 
Conductual, cognitivo y 
afectivo 
Conceptual Una marca, empresa u 
organización (Empresa de 
servicio) 
Kaltcheva, 
Patino, Laric, 
Pitta y 
Imparato 
(2014) 
Brand 
engagement 
Multidimensional: 
Conductual, cognitivo y 
afectivo 
Conceptual Una marca, empresa u 
organización 
Franzak, 
Makarem y 
Jae (2014) 
Consumer 
engagement 
behaviour 
Unidimensional: Conductual Empírico 
Cualitativo 
Una marca, empresa u 
organización 
Jaakkola y 
Alexander 
(2014) 
Active customer 
engagement 
Multidimensional: 
Conductual y cognitivo 
EmpíricoCuantitativo 
Una marca, empresa u 
organización 
Sarkar y 
Sreejesh 
(2014) 
Engagement Multidimensional: 
Conductual, cognitivo y 
afectivo 
Empírico 
cuantitativo 
Una marca, empresa u 
organización 
De Vries, 
Carlson y 
Moscato 
(2014) 
Customer 
engagement 
Conductual, cognitivo, 
afectivo, social 
Empírico 
Cuantitativo 
Con múltiples factores de 
atención (Objeto 
organizacional, actividad 
de consumo o evento) 
*Vivek, 
Beatty, and 
Morgan 
(2014, p. 
406) 
Online Brand-
community 
engagement 
Motivacional Cuantitativo Una (online) comunidad de 
marca 
*Baldus et 
al., (2015) 
Consumer Brand 
engagement 
Multidimensional: Absorción 
(Cognitivo), dedicación 
(Emocional), activación 
(conductual) 
Empírico 
cuantitativo 
Una marca, empresa u 
organización 
Dwivedi 
(2015, p. 
101) 
Consumer 
engagement 
Multidimensional: 
Cognición, afectivo y 
conductual 
Empírico 
cualitativo 
Con múltiples factores 
(focos) de atención 
Dessart et al. 
(2015) 
Consumer’s 
Engagement 
With Brand-
Related Social-
Media Content 
(CEBSC) 
Unidimensional: Conductual Empírico 
Cuantitativo 
Con otro factor (foco de 
atención) 
*Schivinski, 
Christodouli
des y 
Dabrowski 
(2016, p. 66) 
 
 68 
Consumer 
engagement 
Multidimensional: 
Cognición, afectivo y 
conductual 
Empírico 
Cualitativo y 
cuantitativo 
Con múltiples factores 
(focos) de atención 
*Dessart et 
al., (2016, p. 
409) 
Nota: *Desarrollaron escalas para medir el engagement. 
Fuente: Adaptación propia basada en Javornik y Mandelli, (2013); Hollebeek et al., (2014); Dessart et al., (2015); 
Dessart et al., (2016). 
 
Entre la totalidad de estudios conceptuales y empíricos considerados, únicamente siete de 
ellos han tratado de desarrollar escalas validadas para medir el engagement. Sin embargo, 
no existe unicidad en cuanto que estas siete investigaciones difieren en la dimensionalidad 
que le atribuyen al término, el objeto de engagement establecido así como el contexto en 
el que realizan el estudio. De esta forma, Vivek (2009) presenta su estudio desde la 
perspectiva multidimensional hacia una marca o empresa. Sprott, Czellar y Spangenberg 
(2009), por su parte, realizan su estudio desde la dimensión afectiva enfocándose en la 
marca. Hollebeek et al., (2014) consideran la multidimensionalidad del concepto 
(cognitivo, afectivo y conductual) pero poniendo el foco en la marca de medios sociales. 
Vivek et al., (2014) se enfoca en la marca, oferta y actividad; considerando las 
dimensiones cognitiva, afectiva, conductual y social. Baldus et al. (2015) prueban un 
enfoque centrado en comunidades de marca en línea desde la dimensión motivacional. Por 
su parte, Schivisnki et al., (2015) considera la dimensión conductual y, en su caso, el foco 
es el contenido relacionado con la marca en redes sociales. Finalmente, Dessart et al., 
(2016) desarrolla una escala multifocal (marca y comunidades de marca) y 
multidimensional (afectivo, cognitivo y conductual). Por tanto, es posible concluir que 
existen diferentes aproximaciones a la medición del engagement, dependiendo de criterios 
como la dimensionalidad, el contexto de estudio y el objeto sobre el que se realiza el 
análisis. 
 
 69 
La tabla 5 permite visionar más detalles de aquellas investigaciones en las que se han 
validado escalas. 
 
Tabla 5. Escalas desarrolladas específicamente para consumer engagement. 
Término 
utilizado 
Sujeto Objeto 
(Foco) 
Contexto(s) y marcas objeto 
de la investigación (Si es 
aplicable) 
Dimensiones Estudio 
Consumer 
engagement 
Consumidor Marca, 
empresa 
Establecimiento universitario, 
gerentes; varias marcas 
Multidimensional (Inferido): 
Cognitivo, emocional y 
conductual 
Vivek 
(2009) 
Brand 
engagement 
in self-
concept 
Consumidor Marca Establecimiento universitario; 
Varias marcas 
Afectivo (Inferido) Sprott, 
Czellar y 
Spangenbe
rg (2009) 
Consumer-
brand 
engagement 
Consumidor Marca Configuración de medios 
sociales; marcas de medios 
sociales; Facebook, Twitter y 
Linkedln en tres estudios 
diferentes 
Cognitivo (Procesamiento 
cognitivo), afectivo (afecto) y 
conductual (activación) 
Hollebeek 
et al., 
(2014) 
Customer 
engagement 
Cliente Marca/Of
erta/Acti
vidad 
Universidad (para el trabajo 
exploratorio) y se centra en la 
marca Apple así como en 
marcas de fábrica al por 
menor en dos estudios 
diversos 
Cognitiva (atención 
consciente), afectiva y 
conductual (participación 
entusiasta) social (conexión 
social) 
Vivek, 
Beatty, 
and 
Morgan 
(2014, p. 
406) 
Online 
Brand-
community 
engagement 
Consumidor Comunid
ades de 
marcas 
en línea 
Miembros de una comunidad 
de marca en línea (Online 
Brand Community, OBC), 
panel de encuestados 
No hay información de alguna 
marca o comunidad 
11 motivaciones: influencia 
de la marca, pasión de la 
marca, conexión, ayuda, 
discusión de ideas afines, 
recompensas (hedónica y 
utilitaria), búsqueda de ayuda, 
autoexpresión, información 
actualizada, validación 
Baldus et 
al., (2015) 
Consumer’s 
Engagement 
With Brand-
Related 
Social-
Media 
Content 
(CEBSC) 
Consumidor Contenid
o 
relaciona
do con la 
marca de 
los 
medios 
sociales 
Configuración de medios 
sociales, varias marcas en 
cada estudio 
Conductual (Consumir, 
contribuir, crear) 
*Schivins
ki, 
Christodo
ulides y 
Dabrowski 
(2016, p. 
66) 
Consumer 
engagement 
Consumidor Marca y 
comunida
d 
Consumidores miembros de 
OBCs y expertos en OBCs 
Afectivo (Entusiasmo, 
disfrute) 
Conductual (Compartir, 
Aprendizaje, Endosar) 
Cognitivo (Atención, 
absorción) 
*Dessart 
et al., 
(2016) 
Fuente: Elaboración propia con base en Dessart et al. (2016, p. 6). 
 
Cómo antecedentes del engagement algunos estudios han identificado la co-creación de 
valor, la participación y el involucramiento o compromiso de los clientes (Hoyer et al., 
 
 70 
2010; Brodie et al., 2014; Khan et al., 2016). Entre las consecuencias del engagement más 
recurrentes, en cambio, se encuentran la satisfacción con la marca, la lealtad a la marca, 
la proporción de experiencias de marca únicas y memorables (Khan et al., 2016) y el 
comportamiento de compra repetida (Hollebeck, 2011b; Vivek, 2009). Hollebeck (2011b) 
planteó la hipótesis de que la calidad de la relación (confianza, satisfacción y compromiso 
de los clientes existentes) muestra efectos positivos en el consumer brand engagement 
(proceso cognitivo, afecto y activación) (Cheri, 2016). 
 
3.5 ENGAGEMENT ONLINE Y LOS SERVICIOS FINANCIEROS 
MÓVILES 
 
Cada vez más los mercadólogos han llegado a considerar el engagement como un término 
general que utiliza mecanismos en línea para ofrecer ventaja competitiva a las empresas y 
obtener la lealtad del cliente sostenible (Baldus, Voorhees y Calantone, 2014). Tanto los 
académicos como los profesionales están de acuerdo en que el CE online está fuertemente 
asociado con actitudes y comportamientos favorables hacia la marca / organización 
(Zhang, 2016), por ejemplo, fomentando el boca-boca positivo (WOM, Baldus et al. 
2014), la intención de volver a comprar (Calder et al., 2009), y la obtención de una lealtad 
activa de los clientes (Cheung, Zheng y Lee, 2014). 
El CE online se asocia con los avances de las tecnologías de la información (Cheung et 
al., 2014), como con la adopción frecuente de teléfonos inteligentes, tabletas, 
computadoras portátiles y muchas otras tecnologías móviles con internet (Zhang, 2016). 
En relación con la tecnología y su adopción se han desarrollado distintos enfoques 
 
 71 
teóricos. Gefen, Karahanna y Straub (2003) estudian el uso de entornos electrónicos o en 
línea como lugares para el Consumer Engagement, analizando en un mismo marco la 
confianza y el tradicional y ampliamente utilizado Modelo de Aceptación de la Tecnología 
(TAM) desarrolladopor Davis (1985) y Davis, Bagozzi y Warshaw (1989) y modificado 
por Venkatesh y Davis (2000), donde demuestran que la percepción de utilidad y la 
facilidad de uso de la tarea a realizar determinan la adopción real de las tecnologías de la 
información. La Teoría de la Difusión de las Innovaciones de Rogers (2010) representa 
otro aportación con relación a la adopción de la tecnología aplicable a entornos 
electrónicos. Ésta teoría explica como los sistemas sociales desempeñan un papel en las 
decisiones de difusión y adopción de los clientes (Zhang, 2016). Adicionalmente, la 
investigación sobre Social Capital ofrece importantes avances para la identificación de 
las dimensiones que participan en la construcción del CE en línea, enfatizando la 
influencia social en las motivaciones de engagement del individuo dentro de las 
comunidades en línea (Lee, Kim y Kim, 2011). 
Así mismo, las perspectivas de la comunicación de masas refuerzan la propuesta de que 
la exposición de la información y los canales de comunicación creen y realcen el CE con 
marcas / organizaciones en plataformas virtuales (Brodie, Ilic, Juric y Hollebeek, 2013). 
De este modo, los clientes individuales que tienen la oportunidad de acceder a muchos 
canales de información y comunicación están más dispuestos a aprender acerca de las 
innovaciones, tales como las funciones e instalaciones de participación en línea (Jung, 
Kim y Kim, 2014). 
En lo que concierne a la tecnología móvil, foco de ésta Tesis, existe un crecimiento 
generalizado de los entornos mediados por este tipo de tecnología en todo tipo de 
 
 72 
industrias, el sector financiero no es la excepción. Los teléfonos inteligentes y tabletas 
están cambiando la manera en cómo nos comunicamos, el comportamiento de búsqueda 
de información, el estilo de vida, etc. Además, estos dipositivos electrónicos aportan 
características de accesibilidad, fácil uso, intuición y demás que impulsan el valor y 
satisfacción de los usuarios, permitiendoles controlar cuándo, dónde y cómo participan en 
las actividades elegidas que sirven a sus necesidades, ahorrando tiempo, completando una 
tarea (utilitaria), entreteniéndose (hedónicas) o conectándose con otros (sociales), y en 
última instancia motivando e impulsando el engagement de los usuarios móviles (Kim, 
Kim y Wachter, 2013), a la vez que crean nuevas oportunidades para las empresas. 
Tanto el uso de internet y las aplicaciones móviles ofrecen una estrategia de marketing 
personalizada que a menudo obliga a estar en constante interacción empresa - cliente en 
actividades que anteriormente no eran posibles de imaginar. La adopción de la tecnología 
móvil cómo parte de la vida se considera el punto de partida para que haya un engagement 
tecnológico, independientemente de la marca, producto o servicio de que se trate. En el 
caso de este documento se estudian los servicios financieros móviles. 
Kim et al., (2013) establecen que para que se dé un engagement tecnológico, debe haber 
primero una aceptación tecnológica. La aceptación tecnológica se refiere “a la etapa en la 
cual algo (por ejemplo un teléfono inteligente) es seleccionado para su uso por un 
individuo o una organización” (p. 361). El engagement tecnológico, por su parte, se refiere 
“al estado de estar involucrado, ocupado, retenido e intrínsecamente interesado en algo” 
(p. 361). 
Entonces, en el caso de los servicios financieros móviles es importante, en primer lugar, 
que el usuario haya elegido y esté utilizando un dispositivo móvil como parte de su vida 
 
 73 
(etapa de aceptación tecnológica). En segundo lugar, habrá que consultar si el usuario está 
bancarizado por el tipo de servicios a los que se enfoca el presente estudio. En tercer lugar, 
habrá que evaluar si el usuario está o no utilizando los SFM (a través de la página web 
específica o la aplicación móvil de la institución financiera) que permitan generar ese 
engagement con la tecnología primeramente y, a su vez, con la aplicación móvil de la 
marca bancaria que le ofrece los servicios. 
Concluimos, por tanto, que el engagement está más allá de la simple adopción o 
aceptación de la tecnología móvil. La adopción antecede y es un subconjunto del 
engagement (Kim et al., 2013). El engagement es un estado caracterizado por la energía, 
la participación y la eficacia (Maslach, Schaufeli y Leiter, 2001), y se describe 
conceptualmente como un flujo de comportamiento sin ninguna mentalidad intencional: 
por ejemplo, el control, la atención, el enfoque, la curiosidad y/o el interés intrínseco 
(Chapman, Selvarajah y Webster, 1999). Rosenberg y Hovland (1960) mencionan que el 
engagement no es un estado momentáneo y específico, sino que es un estado cognitivo – 
afectivo más persistente y penetrante (Kim et al., 2013). Harter, Schmidt y Hayes (2002) 
establecen que tanto para las organizaciones como los individuos hay una fuerte conexión 
entre el engagement y la rentabilidad a través de la satisfacción del cliente, el aumento de 
ventas, la retención de los empleados y la productividad. Aplicado a las tecnologías 
móviles, O´Brien y Toms (2010) mencionan que las tecnologías exitosas no deben ser 
simplemente utilizables, sino que deben involucrar a los usuarios. 
El engagement con la tecnología móvil y su servicio omnipresente impulsa el valor y la 
satisfacción que puede llevar a usuarios leales (Oliver, 1980; Revels, Tojib y Tsarenko, 
2010; Kim et al., 2013). Cuando las empresas aumentan el engagement de los usuarios y 
 
 74 
construyen un entorno que ayuda a fomentar la participación, pueden aumentar 
significativamente las posibilidades de éxito del negocio (Harter et al., 2002). 
En el caso de las instituciones bancarias a medida que fomenten la adopción de los SFM, 
creando una relación directa con el cliente y ofreciendo un servicio omnipresente, 
facilitando su participación y satisfacción, el engagement se dará por añadidura y habrá 
clientes leales a la institución financiera en cuestión. No obstante, es importante que las 
instituciones bancarias sean conscientes de la importancia de la experiencia de marca 
única y memorable en un entorno digital, por el flujo abundante y dinámico de 
información de éstos entornos (Lee y Jeong, 2014; Morgan-Thomas y Veloutsou, 2013; 
Khan et al., 2016). El uso de la telefonía móvil y las aplicaciones en los entornos bancarios 
aumenta los desafíos de incertidumbre e intangibilidad (Foo et al., 2008; Kollmann y 
Suckow, 2008) y, al mismo tiempo, tiende a abrir las posibilidades de interacciones y 
experiencias de marca en tiempo real con las que típicamente se permite a los clientes 
relacionarse con la marca respectiva (Brun et al., 2014, Moynagh y Worsley, 2002). 
 
3.6 EXPERIENCIA DE MARCA DEL CONSUMIDOR (BRAND 
EXPERIENCE) 
 
Aunque el concepto de experiencia de marca no es un fenómeno nuevo (Shamin & Butt, 
2013), los académicos y profesionales han comenzado en los últimos tiempos a enfatizar 
el papel vital de las experiencias en el marketing con un enfoque renovado (Brakus, 
Schmitt y Zarantonello, 2009; Lemon y Verhoef, 2016; Verhoef et al., 2009; Altschwager 
et al., 2017; Hepola et al., 2017). 
 
 75 
Desde la década de 1940 hay estudios sobre la experiencia, pero no es hasta principios de 
la década de 1980 cuando Holbrook & Hirschman (1982) introdujeron el concepto de 
experiencia en la literatura de marketing (Ismail, Melewar, Lim, Woodside, 2011; 
Shamim & Butt, 2013; Sproson, 2014; Jyoti & Raouf, 2015). A partir de entonces, el 
concepto de experiencia es estudiado e influye en múltiples disciplinas como la economía 
(Pine y Gilmore, 1998), el comportamiento del consumidor (Addis y Holbrook, 2001) y 
el marketing (Carbone & Haeckel, 1994; Brakus et al., 2009; Carù & Cova, 2003; LaSalle 
& Britton, 2003; Schmitt, 1999). 
Desde una perspectiva mercadológica, el término experiencia de marca se define como: 
[. . .] the customer experiencethat originates from a set of interactions between a 
customer and a product, a company, or part of its organization, which provoke a 
reaction. This experience is strictly personal and implies the customer’s 
involvement at different levels (rational, emotional, sensorial, physical, and 
spiritual) (Gentile, Spiller y Noci, 2007, p. 397). 
 
Una “experiencia” es reconocida como “un entorno en el que la marca se comercializa o 
se vende (por ejemplo: un evento, tienda, página web, etc.) (Brakus et al., 2009, p. 53). 
Los autores Ismail et al., (2011) mencionan que las experiencias se adquieren antes, 
durante y después del consumo y son como “emociones provocadas, sensaciones sentidas, 
conocimientos adquiridos y habilidades adquiridas” mediante la relación entre cliente 
empresa, denominado por autores como Robinette et al. (2002) como puntos de contacto 
entre empresa y consumidor, en la que se intercambian estímulos sensoriales, información 
y emoción. Además, estos autores destacan “el papel constructivo y co-creativo del 
consumidor” como un aspecto importante de la experiencia. 
 
 76 
A los puntos de contacto o interacción, Netemeyer (2004) los definió como cualquier lugar 
donde las personas entran en contacto con una marca. Las aplicaciones móviles de marca 
se consideran puntos de contacto, ya que se consideran canales que muestran la identidad 
de la marca a los consumidores (Sprosor, 2014). La interacción del cliente con la marca 
dentro de este entorno es lo que facilita el customer brand engagement (Altschwager et 
al., 2017). Estudios como los de Brakus et al., (2009) y O´Loughlin y Szmigin (2005) 
sugieren que las interacciones consumidor/marca evocan sensaciones, sentimientos, 
cogniciones y respuestas conductuales, lo que constituiría la experiencia de la marca que 
proporciona una evaluación holística de ella (Khan et al., 2016). 
Según Schmitt et al., (2014) la experiencia de marca está teóricamente arraigada en el 
enfoque del consumo experiencial, que yuxtapone el consumo como un “estado subjetivo 
de conciencias con una variable de significados simbólicos, respuestas hedónicas y 
criterios estéticos” (Holbrook y Hirschman, 1982, p. 132). El enfoque de consumo 
experiencial piensa en los consumidores como actores motivados hedónicamente que 
buscan placer, el significado y las relaciones de las actividades de consumo (Addis y 
Holbrook, 2001; Holt, 1995; Tafesse, 2016). El consumo en sí mismo es visto como un 
proceso esencialmente hedonista, donde sensaciones, emociones y sentimientos sirven 
como una poderosa fuente de experiencias placenteras (Holbrook, 1997). En 
consecuencia, se supone que los individuos consumen productos, no tanto por la utilidad 
funcional de ellos, si no para obtener experiencias hedónicas y respuestas emocionales 
(Holbrook y Hirschman, 1982; Holbrook, 1997). De igual forma, Schmitt et al., (2014) 
establecen que el concepto de experiencia de marca refleja la interacción hedonista y 
multirelacional de los consumidores con las marcas. Los enfoques de la experiencia de 
 
 77 
marca más referenciados y sobre los que mayores adaptaciones se han realizado son los 
de Pine y Gilmore (1999) y Brakus et al., (2009). El enfoque de Brakus et al., (2009) 
parece ser el más analítico (Merrilees, 2016). 
Formalmente, la experiencia de marca se define como “la percepción de los consumidores, 
en cada momento de contacto que tienen con la marca, ya sea en las imágenes de marca 
proyectadas en publicidad, durante el primer contacto con la marca, o el nivel de calidad 
referente al trato personal recibido” (Alloza, 2008, p. 337). Otra aproximación a la 
definición de la experiencia de marca se refiere a las “sensaciones, sentimientos, 
cogniciones y respuestas de comportamiento evocadas por estímulos relacionados con la 
marca que forman parte del diseño y la identidad de la marca, el embalaje, las 
comunicaciones y los entornos o ambientes” (Brakus et al. 2009, p. 53). Por tanto, la 
experiencia de marca surge a medida que los consumidores interactúan con múltiples 
señales de la marca, como logotipos, colores, canciones, personajes, historias y otras 
señales asociadas a la marca (Iglesias, Singh y Batista-Foguet, 2011; Morgan-Thomas y 
Veloutsou, 2013; Nysveen et al., 2013). 
Algunas de estas señales de marca están integradas en los productos, mientras que otras 
están disponibles en el espacio en el que se comercializan, venden o consumen los 
productos (Brakus et al., 2009; Dennis et al., 2014), convirtiéndose la experiencia de 
marca en un fenómeno acumulativo en el sentido de que se enriquece continuamente por 
la exposición de los consumidores a las diversas señales de la marca focal, a menudo, 
durante un periodo de tiempo (Schmitt et al., 2014; Iglesias et al., 2011; Brakus et al., 
2009). Así, la experiencia de marca se convierte en o, más bien, deriva de la combinación 
 
 78 
de las experiencias de consumo, producto, servicio y las compras derivadas de la 
interacción de la marca con el cliente (Brakus et al., 2009 y Khan y Rahman, 2015). 
Brakus et al., (2009) menciona que “la experiencia de marca está relacionada con las 
construcciones de marca afectivas, evaluativas y asociativas, incluyendo la implicación 
de la marca, el apego a la marca, las actitudes de la marca y la personalidad de la marca” 
(p. 44). Para ello, se pueden considerar las experiencias de marca de los clientes como de 
los que no son clientes, mediante un constructo experiencial (Nysveen et al. 2013). 
La experiencia de marca influye en los componentes clave del valor de la marca, la 
notoriedad de la marca (Huang et al. 2015), la actitud de la marca (Grace & O´Cass, 2004; 
Iglesias et al., 2011; Zarantonello and Schmitt, 2013; Fransen et al., 2013; Shamim and 
Butt, 2013; McLean & Wilson, 2016) y la lealtad a la marca (Morrison and Crane, 2007; 
Brakus et al., 2009; Iglesias et al., 2011; Ishida & Taylor, 2012; Nysveen et al., 2013; 
Francisco-Maffezzolli et al., 2014; Nysveen & Pedersen, 2014; Ramaseshan & Stein, 
2014; Khan & Rahman, 2015a, b). Estas serían posibles consecuencias de la experiencia 
de marca. Pero, ¿qué dimensiones conforman la experiencia de marca? La experiencia de 
marca provoca un cúmulo de respuestas que los investigadores han tratado de representar 
en dimensiones de la experiencia. De esta forma, Holbrook y Hirschman (1982) 
identificaron fantasías, sentimientos y diversión como dimensiones principales; Pine y 
Gilmore (1999) identificaron las dimensiones de entretenimiento, educación, estética y 
escape o escapista; Schmitt (1999) estableció cinco dimensiones de la experiencia 
humana: sensación, sentimiento, pensamiento, actuación y experiencias sociales; Brakus 
et al. (2009), por su parte, propusieron cuatro dimensiones: sensorial (incluye cualidades 
 
 79 
estéticas y sensoriales), afectiva (sentimientos, estados de ánimo y emociones), intelectual 
(convergente / analítico) y conductual (acciones) (Roswinanto & Strutton, 2014). 
Otra conceptualización alternativa, pero relacionada, identifica dimensiones perceptivas, 
sociales y epistémicas, y consideradas como componentes relevantes de la experiencia de 
marca (Tafesse, 2016). Estas dimensiones se evocan a medida que los consumidores 
interactúan con señales sensoriales, sociales, cognitivas y físicas de la marca. Aunque 
significativamente existe una superposición entre los dos marcos anteriores, el último de 
ellos parece acentuar los elementos sociales e incorporarlos en la experiencia de marca en 
mayor grado (Tafesse, 2016). 
Brakus et al., (2009) ilustran las dimensiones tomando como referencia marcas bien 
reconocidas que tipifican una dimensión dominante, incluyendo, por ejemplo, Victoria´s 
Secret como sensorial, Disney como emocional, LEGO como intelectual y Puma como 
dimensión de acción. Roswinanto & Strutton (2014) se refieren a la escala de Brakus et 
al., 2009, y afirmanque “esta escala captura las dimensiones más importantes de la 
experiencia humana ofrecida por los diversas disciplinas diferentes a la mercadotecnia que 
han examinado el constructo” (p. 609). En marketing, esta propuesta ha sido bien aceptada 
aunque con sus limitaciones. Entre los autores que muestran dudas o cierta 
disconformidad con la escala de Brakus et al. (2009), se encuentran Merrilees y Miller 
(2010), que argumentan que las actividades de la experiencia de marca principal están 
ausentes en la propuesta de Brakus et al., (2009). Por tanto, se puede afirmar que 
actualmente no hay acuerdo generalizado sobre qué dimensiones son las más adecuadas 
para medir la experiencia de marca de los clientes. 
 
 
 80 
3.6.1 EXPERIENCIA DE MARCA DEL CONSUMIDOR Y LA TECNOLOGÍA 
 
Los avances tecnológicos y el cambio en la estructura demográfica de la sociedad han 
ocasionado cambios en los patrones de producción y consumo de bienes y servicios y la 
forma en cómo se relacionan las marcas con los clientes potenciales y reales (Lee & Jin, 
2019). Dada la naturaleza de la tecnología, estos entornos digitales (virtuales) han dado 
origen a nuevas experiencias del consumidor y la marca (Ha y Perks, 2005; Morgan-
Thomas y Veloutsou, 2013), por lo que el tipo y naturaleza de la experiencia de marca 
difiere dependiendo de los medios de comunicación utilizados por la empresa para llegar 
al consumidor, y además hay que considerar que se genera un entorno de co-creación 
conjunta de experiencias empresa – cliente (Kohler et al., 2011). 
Ante este escenario de consideración conjunta de experiencia de marca y tecnología, surge 
la duda de si customer experience o brand experience es lo mismo que otra denominación 
que aparece en publicaciones que se refieren a experiencias en entornos más digitales. En 
particular, el concepto referido es user experience. Para analizar la similitud o disparidad 
entre ambos conceptos, conviene introducir con anterioridad otro concepto cuyo 
entendimiento es crítico por parte de las empresas y/o marcas, el Customer Journey. 
Entender qué es o a qué se refiere el Customer Journey, facilita la comprensión de las 
similitudes y diferencias entre customer experience o brand experience y user experience. 
El Customer Journey se puede entender como todo el camino o recorrido que hace un 
cliente a lo largo de los inumerables puntos de contacto mediante los múltiples canales 
que utilizan las empresas o marcas, y cuyo foco central es el cliente. La tecnología se 
presenta como un arma de doble filo en lo que se refiere a este aspecto. Por un lado, la 
 
 81 
tecnología se ha erigido en una herramienta fundamental para impulsar mejoras en el 
Customer Journey, ya que ha permitido acelerar la fragmentación de los medios y canales 
de comunicación, y la multicanalidad y, cada vez más, la omnicanalidad están presentes. 
No obstante, por otro lado, debido al aumento de las posibilidades que aporta la tecnología 
existe mayor complejidad, que para las empresas supone que cada día sea más complicado 
crear, gestionar e intentar controlar la experiencia y el contacto del cliente con la marca 
(Lemon & Verhoef, 2016). 
Lemon y Verhoef (2016) incluyen el concepto de Customer Journey en su definición de 
customer experience. Así, Lemon & Verhoef (2016, p. 74) conceptualizan la experiencia 
del cliente como “el Customer Journey (o viaje del cliente) con una empresa a lo largo del 
tiempo durante el ciclo de compra a través de múltiples puntos de contacto”, considerando 
la experiencia del cliente como “un proceso interactivo y dinámico” (p.76) que vá desde 
la búsqueda del producto o servicio hasta la posventa, y que incluye experiencias de 
compra pasadas y factores externos, así como puntos de contacto que la empresa no 
controla del todo. 
Para Bascur, Rusu & Quiñones (2019) la experiencia del cliente es un proceso 
estrictamente personal e implica la participación del cliente en diferentes niveles. Estos 
autores establecen tres fases de la experiencia del cliente: precompra (búsqueda), compra 
y posventa. Además, mencionan que a lo largo del proceso hay diferentes tipos de puntos 
de contacto con la marca en el Customer Journey, pudiéndose identificar como puntos de 
contacto la comunicación de boca en boca, las redes sociales, la página web, el contacto 
directo con un representante de la marca, los eventos, las llamadas telefónicas, las revistas, 
las promociones, el correo electrónico y las aplicaciones móviles, entre otras. 
 
 82 
Una vez introducido el concepto de Customer Journey resulta más fácil entender que 
customer experience o brand experience es el resultado de todas las interacciones de un 
cliente con una empresa durante toda su relación, no se considera una disciplina (pues 
resulta de diversas estrategias y técnicas mercadológicas como servicio al cliente, control 
de calidad, estudio de mercado, etc.) y su atención está en el viaje del cliente desde el 
primer contacto hasta la posventa. En cambio, el concepto user experience se puede 
considerar como una filosofía de diseño que se basa en las necesidades del usuario para 
manejar un software o tecnología expecífica y que resulta de combinar comunicación, 
psicología, marketing, diseño gráfico, informática, etc. y su atención principal está en la 
percepción del usuario al interactuar con el producto o servicio. 
Entonces, en customer experience o brand experience la relación del cliente es multicanal 
y el especialista en este tema trabaja para que todo el proceso del cliente supere sus 
expectativas. En el caso de user experience únicamente se centra en el usuario respecto a 
un canal o servicio específico, por ejemplo, en mejorar la web, o una app, con el objetivo 
de hacerlas más fáciles, entendibles, atractivas, etc. En consecuencia, User experience y 
customer experience o brand experience son diferentes, pero no separadas. User 
experience es parte de customer experience o brand experience. 
Para el presente estudio, al tratarse únicamente de un solo punto de contacto, aplicaciones 
o aplicación móvil, el término a utilizar será brand app experience, y no customer 
experience o brand experience. Podría utilizarse indistintamente user brand app 
experience. 
 
 
 
 83 
3.6.2 EXPERIENCIA DE MARCA EN CONTEXTOS ON-LINE 
 
En el ciberespacio, las experiencias de los usuarios involucran los sentidos, las emociones, 
la cognición, el comportamiento y las relaciones (Schmitt, 1999), así como el 
entretenimiento y el escape de la realidad (Pine & Gilmore, 1999). Morgan-Thomas y 
Veloutsou (2013) definieron la experiencia de marca en línea como "la respuesta subjetiva 
interna de un individuo al contacto con la marca en línea" (p.22). 
La experiencia de marca en línea es una forma más inmediata de mejorar la calidad de la 
experiencia y construir una relación con los usuarios de la marca (Helm, 2007). Con 
anterioridad, Ha y Perks (2005) discutieron y definieron el concepto de experiencia de 
marca basada en el sitio web para estudiar el comportamiento del consumidor en el 
contexto del marketing basado en Internet. Estos autores definieron la experiencia de la 
marca basada en el sitio web como "las navegaciones positivas de un consumidor (i.e., 
mediante comunidades basadas en la web y participación en eventos) y percepciones (i.e., 
el atractivo de la marca) en un sitio web específico" (p. 440). Además, argumentaron que 
generalmente un consumidor prefiere visitar el sitio Web que recibir y enviar únicamente 
mensajes informativos. 
Este estudio se enfoca en medir la experiencia de la marca en línea como "una respuesta 
holística a los estímulos dentro del entorno del sitio web" (Morgan-Thomas y Veloutsou, 
2013, p. 22) pero adaptado a los entornos móviles mediante las aplicaciones de la marca. 
 
 
 
 84 
3.6.3 EXPERIENCIA DE MARCA EN UN CONTEXTO DE APLICACIONES 
MÓVILES 
 
El uso generalizadode los teléfonos inteligentes ha contribuido al desarrollo de 
aplicaciones diseñadas para ser vistas y operadas desde éstos dispositivos móviles, y 
conlleva a un creciente interés por parte de las empresas respecto a las estrategias de 
marketing de aplicaciones (Lee & Jin, 2019), que para ser exitosas, implica que las 
empresas analicen las necesidades y estilos de vida de los usuarios de dispositivos móviles 
y el desarrollo de aplicaciones de marca adecuadas y convenientes para su uso en su vida 
diaria dependiendo el perfil del cliente y acorde al producto o servicio ofrecido por la 
empresa (Shankar, Venkatesh, Hofacker, y Naik, 2010; Kuo y Chuang, 2016; Maican et 
al., 2016; Seixas et al., 2016). 
Las aplicaciones de marca permiten a los clientes experimentar productos, servicios y 
funciones que mejoran o respaldan sus estilos de vida a través de experiencias de marca. 
Así mismo, las aplicaciones de marca permiten aumentar el consumer engagement, 
generan respuestas inmediatas y pueden ser una excelente herramienta de marketing 
(Calder, Malthouse y Schaedel, 2009). Además, estos nuevos modelos de interacción que 
proporcionan las aplicaciones ofrecen un conjunto de ventajas o capacidades, tales como 
el reconocimiento de la ubicación, detección de contexto, personalización del producto o 
servicio (Zhao & Balague, 2015), portabilidad y comodidad de los dispositivos móviles, 
por lo que se puede disponer a cualquier hora y en cualquier lugar de la aplicación 
(Shankar et al., 2010; Bellman et al., 2011; Zhao y Balague, 2015) y tener una experiencia 
con la marca. 
 
 85 
Las aplicaciones de marca, como parte de una estrategia de mercadotecnia, reúnen las 
siguientes características principales: 
- Aumentan los puntos de contacto con los consumidores, lo que facilita a las 
empresas comprender mejor sus estilos de vida y, por ende, satisfacer mejor sus 
necesidades y deseos. 
- Dada la naturaleza tecnológica de un dispositivo móvil, el entorno en el que 
funciona una aplicación de marca, permite a los usuarios experimentar productos 
o servicios directamente en el móvil. 
- Ofrecen a cada usuario experiencias personalizadas de acuerdo a su estilo de vida, 
mejorando la intimidad y credibilidad de una marca (Lee & Jin, 2019). 
- Pueden aumentar el engagement y la lealtad a la marca a través de los canales de 
comercialización, fotografías, comunicaciones, juegos y servicios de redes 
sociales existentes (Bellman et al., 2011; Shankar et al., 2010; Zhao & Balague, 
2015) permitiendo a los usuarios experimentar marcas y servicios de una manera 
distinta frente a que exclusivamente se les proporcione información (Lee & Jin, 
2019). 
Las experiencias de marca en un mundo virtual influyen en las actitudes de los 
consumidores hacia la publicidad, la marca y la intención de compra, así como en el éxito 
y expansión de la marca (Kim, 2010; McLean & Wilson, 2016; Lee & Jin, 2019). 
La siguiente tabla (ver tabla 6) incluye una aproximación a lo qué se entiende por 
experiencia de marca en diferentes entornos, sea offline, online o móviles a partir de las 
categorías o tipologías de experiencias de marca identificadas por Brakus et al., (2009). 
Se ha realizado una adaptación para el contexto móvil. 
 
 86 
 
Tabla 6. Experiencia de marca del consumidor en los SFM. 
Tipos de experiencias Servicios financieros 
offline 
Servicios financieros 
online 
Servicios financieros móviles 
1) Experiencia de producto: Se 
producen cuando los 
consumidores interactúan con los 
productos, los buscan, analizan y 
evalúan. Las experiencias del 
producto pueden ser directas 
(cuando hay contacto físico) o 
indirectas (cuando son a través de 
un anuncio, virtualmente, en 
línea, etc.). 
El consumidor conoce los 
productos y servicios 
ofrecidos por las distintas 
instituciones bancarias, 
los busca, analiza y 
evalúa de acuerdo a sus 
necesidades. 
El consumidor conoce los 
productos y servicios 
ofrecidos por las distintas 
instituciones bancarias, los 
busca, analiza y evalúa de 
acuerdo a sus necesidades a 
través de un ordenador fijo. 
Se produce cuando el consumidor 
a través del dispositivo móvil 
interactúa con la aplicación de la 
institución bancaria o entra a la 
página oficial de la misma para 
buscar, analizar y evaluar los 
servicios a los que puede acceder 
en cualquier momento, lugar y 
espacio. 
2) Shopping and service 
experience: El consumidor 
interactúa con el entorno físico de 
la tienda, su personal y sus 
políticas y prácticas. 
El consumidor interactúa 
con las sucursales de la 
institución bancaria, su 
personal y sus políticas y 
prácticas. 
El consumidor interactúa 
con personal de la 
institución bancaria a través 
de un ordenador fijo en las 
comunidades en línea de la 
marca, las redes sociales, 
chats, soporte técnico, 
atención al cliente, etc. 
El consumidor interactúa con 
personal de la institución bancaria 
a través de un dispositivo móvil en 
las comunidades en línea de la 
marca, las redes sociales, chats, 
soporte técnico, atención al 
cliente, etc. 
3) Consumption experience: 
Los consumidores consumen y 
usan los productos, estas 
experiencias son 
multidimensionales porque 
incluyen dimensiones hedónicas, 
tales como sentimientos, fantasías 
y diversión. 
El consumidor utiliza los 
productos y/o servicios de 
la institución bancaria 
(por ejemplo: abrir una 
cuenta, ahorrar, créditos, 
inversiones, tarjetas de 
crédito y débito, etc.) 
El consumidor utiliza los 
productos y/o servicios de la 
institución bancaria pero a 
través de un ordenador (por 
ejemplo: consulta de saldos, 
pagos, transferencias, etc.). 
El consumidor utiliza los servicios 
financieros a través del dispositivo 
móvil ya sea por medio de la 
aplicación o en la página web 
oficial de la marca bancaria para 
realizar sus operaciones (Por 
ejemplo: consulta de saltos, pagos, 
transferencias, recarga te tiempo 
aire para celular, etc.) 
Fuente: Adaptación propia de Brakus et al., (2009). 
 
Así mismo, se han elaborado dos tablas (Tabla 7 y Tabla 8) para reunir los antecedentes 
y consecuencias de la experiencia del consumidor con la aplicación de marca identificados 
en la literatura. Como se puede observar entre los antecedentes están presentes aspectos 
funcionales y otros mas de tipo afectivo o emocional. Incluso en algunos casos se 
identifican aspectos sociales (e.g. Bilhigan et al., 2016) y experienciales (e.g. Jyoti & 
Raouf, 2015; Shobeiri et al., 2015). La satisfacción y la lealtad son aspectos recurrentes en 
lo que se refiere a las consecuencias de la experiencia de marca. 
 
 
 
 87 
Tabla 7. Antecedentes de experiencia del consumidor con la aplicación de marca. 
Término utilizado Antecedentes Contexto Fuente 
User experience 
desing (UXD) of 
mobile application 
Facilidad de uso 
Aprendizaje 
Interface 
Satisfacción 
Seguridad 
Intención conductual 
Aplicaciones móviles en 
aerolineas 
Azwa & Hazri 
(2017) 
Online customer 
experience (Cognitive 
and affective) 
Telepresence y Challenge (Cognitive 
experience) 
Interpersonal influence y electronic 
word-of-mouth (affective experience) 
Compras en línea Bhattacharya & 
Srivastava 
(2018) 
Online Customer 
experience 
Easiness to locate 
Ease of use 
Hedonic features 
Utilitarian features 
Usability 
Perceived usefulness 
Perceived ease of use 
Perceived enjoyment 
Social interactions 
Multi-device compatibility 
Compras en línea Bilgihan, 
Kandampully 
& Zhang 
(2016) 
Customer experience 
online 
Experiential value En línea Shobeiri, 
Mazaheri & 
Laroche (2015) 
Brand experience Connectedness to Celebrity Endorser 
Attitude Toward Brand Name 
Message Fit 
Visual Imaging 
 Roswinanto & 
Strutton (2014) 
Online Customer 
Experience in e-
Retailing 
Antecedentes de cognitive experiential 
state (interactive speed, telepresence, 
challenge, skill)Antecedentes de affective experiential 
state (perceived control: ease of use, 
customization, connectedness; 
Aesthetics. Perceived benefits). 
En línea Rose, Clark, 
Samouel & 
Hair (2012) 
Technology experience Aplicaciones móviles Rivera, 
Gregory & 
Cobos (2015) 
Customer experience Entertainment experience 
Education experience 
Escapism experience 
Esthetics experience 
 Jyoti & Raouf 
(2015) 
Brand experience Brand image 
Servicescape 
Car Brand Attribute 
 
Nadzri, Musa, 
Muda & 
Hassan (2016) 
Brand app experience Perceived control for parents app choice Aplicaciones móviles Muzellec, 
Feenstra, de 
Fraultrier & 
Boulay (2016) 
Online customer 
experience in e-
retailing 
cognitive experiential states (flow) 
affective experiential states 
 
Micu, 
Bouzaabia, 
Bouzaabia, 
Micu & 
Capatina 
(2019) 
Customer Experience Utilitarian factors of technology (easy of 
use, convenience, customisation) 
enjoyment 
timeliness 
Aplicaciones móviles 
McLean, Al-
Nabhani & 
Wilson (2018) 
 
 88 
brand app experience gamification (fun, reward, competition, 
storytelling) 
Aplicaciones móviles Lee & Jin 
(2019) 
brand experience Self-brand connection 
 
Kruger (2018) 
online customer 
experience banking service Klaus (2013) 
Experience (education, 
escapism, esthetics, 
entertainment) 
Perceived usefulness 
Perceived ease of use Aplicaciones móviles 
Huang, Chang, 
Yu & Chen 
(2019) 
Fuente: Elaboración propia. 
 
Tabla 8. Consecuencias de experiencia del consumidor con la aplicación de marca. 
Término utilizado Consecuencias Contexto Fuente 
Customer experience Customer satisfaction 
Customer loyalty 
Banca móvil Al-Dmour, Ali & 
Al-Dmour (2019) 
Online customer 
experience (Cognitive 
and affective) 
Online customer satisfaction 
Online repurchase intention 
Compras en línea Bhattacharya & 
Srivastava (2018) 
Customer experience 
online 
Site involvement 
Site attitudes 
Patronage intentions 
En línea Shobeiri, Mazaheri 
& Laroche (2015) 
Brand experience Brand attitude 
Brand Distinctiveness 
 Roswinanto & 
Strutton (2014) 
Online Customer 
Experience in e-Retailing 
Online shopping satisfaction 
Trust in online shopping 
Online repurchase intention 
En línea Rose, Clark, 
Samouel & Hair 
(2012) 
Technology experience Usefulness mobile apps Aplicaciones móviles Rivera, Gregory & 
Cobos (2015) 
Customer experience Customer satisfaction 
Customer commitment 
 Jyoti & Raouf 
(2015) 
user experience Aplicaciones móviles Pilomia (2011) 
Online customer 
experience in e-retailing 
Satisfaction 
Trust 
online repurchase intention 
Micu, Bouzaabia, 
Bouzaabia, Micu & 
Capatina (2019) 
Customer Experience 
level of satisfaction with the 
experience 
positive emotions 
frecuency of use Aplicaciones móviles 
McLean, Al-
Nabhani & Wilson 
(2018) 
consumer experience satisfaction 
Lemon & Verhoef 
(2016) 
brand app experience 
consumer brand satisfaction 
purchase intention Aplicaciones móviles Lee & Jin (2019) 
brand experience Loyalty Kruger (2018) 
brand experience 
Brand trust 
Customer satisfaction 
Brand credibility 
Brand attitude 
Word of mouth 
purchase brand loyalty 
attitudinal brand loyalty 
Khan & Fatma 
(2017) 
brand experience 
brand satisfaction 
brand loyalty Banca 
Khan, Rahman & 
Fatma (2016) 
Fuente: Elaboración propia. 
 
 
 
 89 
3.7 Diferencias entre engagement y experiencia de marca 
 
Según Brakus et al., (2009) una diferencia central entre estos dos conceptos parece ser 
que las experiencias no suponen un estado motivacional, mientras que el consumer brand 
engagement es una construcción motivacional (Hollebeck, 2011b; Hollebeck et al., 2014). 
El engagement del consumidor es, por tanto, un estado elevado de conexión con una 
marca, donde los clientes están motivados para interactuar con la marca, crear valor y 
desarrollar fuertes conexiones con la marca (Brodie et al., 2013). Por el contrario, la 
experiencia de marca es una respuesta interna y de comportamiento de un individuo, 
resultante de los estímulos relacionados con la marca y que puede incluir experiencias 
donde el consumidor muestra poco interés o conexión con la marca (Brakus et al., 2009). 
Sin embargo, en la práctica resulta difícil distinguirlos porque ambos incorporan 
dimensiones cognitivas, afectivas y de comportamiento; y los ítems de medición son casi 
idénticos (Brakus et al., 2009; Hollebeck et al., 2014). Esto sugiere que existe la 
posibilidad de que haya una superposición entre los dos constructos. Por esta razón, hay 
autores que proponen investigaciones alternativas, distintivas, para tratar de avanzar en el 
afianzamiento de los constructos de experiencia o bien el engagement. Por ello, Hepola et 
al. (2017) en su estudio se centra en la experiencia de marca sensorial, una dimensión no 
asociada con el CBE (Brodie et al., 2011b; Hollebeek, 2011a; Hollebeek et al., 2014). 
Según Hultén (2011) esto es importante desde el punto de vista gerencial, porque es sabido 
que las experiencias de marca multisensorial pueden ser utilizadas para construir el 
patrimonio de los clientes, es decir el valor del cliente para una empresa específica (Leone 
et al., 2006). 
 
 90 
Desde una perspectiva de engagement, las marcas no sólo deben centrarse en facilitar una 
experiencia, sino que deben garantizar que ésta experiencia provoque un estado 
psicológico elevado para el cliente, para que sea verdaderamente eficaz (Altschwager et 
al., 2017). Actualmente, las empresas proporcionan una plataforma (eventos, publicidad, 
redes sociales, aplicaciones, promociones, etc.) a través de la cual se persigue que los 
clientes no sean pasivos durante la experiencia de marca y que creen su propio valor único 
en la experiencia (Brodie et al., 2011b). 
Para cerrar éste capítulo, se puede concluir que el engagement es un tema de frontera en 
el área de las ciencias adminitrativas por la gestión de servicios y el marketing, 
especialmente centrado en entornos en línea y recientemente en aplicaciones móviles. Es 
un área de investigación en la que hay mucho que hacer ya que las marcas apuestan cada 
día por utilizar canales más interactivos, dónde una buena experiencia del usuario es la 
clave para mantener a sus clientes y atraer nuevos, generando nuevos entornos de 
comunicación, participación y engagment entre marcas y clientes. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 91 
CAPÍTULO IV. METODOLOGÍA 
 
En este capítulo se abordan las hipótesis desarrolladas junto con su fundamentación 
teórica y posteriormente se explica el diseño de la investigación describiendo cada una de 
las etapas que se siguieron y los resultados obtenidos hasta la prueba piloto. 
 
4.1 HIPÓTESIS DESARROLLADAS 
La Ilustración 4 presenta el modelo conceptual de esta investigación con las principales 
variables y las relaciones hipotéticas entre ellas. En consecuencia, ésta sección analiza las 
relaciones entre el valor técnico, utilitario, hedónico y social, así como la confianza como 
antecedentes de la experiencia del usuario con la app (brand app experience) y ésta a su 
vez como antecedente del brand app engagement. De igual forma, se analiza la relación 
entre la experiencia del usuario y el engagement como antecedentes del WOM. Todo esto 
en un contexto de aplicaciones móviles de marca del sector bancario español y mexicano. 
 
 
 92 
Ilustración 4. Modelo de investigación e hipótesis. 
 
 
 
 
 
 
 
 
4.1.1 HIPÓTESIS 
 
Las hipótesis desarrolladas para la presente investigación, se presentan a continuación en 
la matriz de congruencia (Tabla 9), cuya justificación teórica se encuentra en la Tabla 10. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
H1 
H2 
H4 
Facilidad de uso 
Utilidad percibida 
Valor Técnico 
Valor Hedónico 
V
al
o
r 
u
ti
li
ta
ri
o
 WOM 
Brand app 
experience 
Valor Social 
Confianza 
Brand app 
engagementH3 
H5 
H6 
H7 
H8 
H10 
H9 
 
 93 
Tabla 9. Matriz de congruencia. 
Objetivos 
Específicos 
Preguntas específicas Hipótesis 
Identificar la 
influencia que tiene 
el valor hedónico, 
facilidad de uso, 
utilidad percibida, 
valor social, valor 
técnico y confianza 
como antecedentes 
de la brand app 
experience en el 
contexto bancario 
mexicano y español. 
¿Cómo influyen el valor 
hedónico, facilidad de uso, 
utilidad percibida, valor social, 
valor técnico y confianza como 
antecedentes de la brand app 
experience en el contexto 
bancario del usuario mexicano y 
español? 
H1: El valor hedónico tiene un impacto 
positivo y significativo en la experiencia del 
usuario de la app. 
H2: La facilidad de uso tiene un impacto 
positivo y significativo en la experiencia del 
usuario de la app. 
H3: La facilidad de uso tiene un impacto 
positivo y significativo en la utilidad 
percibida. 
H4: La utilidad percibida tiene un impacto 
positivo y significativo en la experiencia del 
usuario de la app. 
H5: El valor técnico tiene un impacto 
positivo y significativo en la experiencia del 
usuario de la app. 
H6: El valor social impacto positivo y 
significativo en la experiencia del usuario de 
la app. 
H7: La confianza tiene un impacto positivo y 
significativo en Brand app experience. 
 
Determinar el 
efecto de brand app 
experience sobre 
brand app 
engagement y 
WOM en el 
contexto bancario 
del usuario 
mexicano y 
español. 
¿Cuál es la relación entre la 
brand app experience sobre 
brand app engagement y word 
of mouth (WOM, por sus 
siglas en inglés) en el contexto 
bancario del usuario mexicano 
y español? 
H8: La Brand app experience tiene un 
efecto positivo y significativo en la brand 
app engagement. 
H9: Brand app experience tiene un efecto 
positivo y significativo sobre WOM. 
 
Establecer el 
efecto del brand 
app engagement 
sobre el WOM en 
el contexto 
bancario 
mexicano y 
español. 
 
¿Cuál es el impacto que 
tiene el brand app 
engagement sobre el WOM 
en el contexto bancario del 
usuario mexicano y 
español? 
H10: Brand app engagement tiene un 
efecto positivo y significativo sobre el 
WOM. 
Fuente: Elaboración propia. 
 
 94 
4.1.2 ELEMENTOS DE BRAND APP EXPERIENCE 
 
Tal como se presentó en apartados anteriores, existe muchas denominaciones de 
experiencia del consumidor, conceptualización y la forma en que la miden. Para este 
trabajo se utilizará el término brand app experience o experiencia del usuario con la 
aplicación móvil de la marca, y su conceptualización es la que está en línea con la visión 
interaccionista de la creación de valor, que postula que la experiencia es el resultado del 
valor que el usuario percibe de la interacción con el producto o servicio (Chan, 2018), en 
este caso con la aplicación bancaria. 
 
4.1.2.1 ACEPTACIÓN Y USO DE LA TECNOLOGÍA 
El customer engagement en contextos virtuales se asocia con los avances de la tecnología 
de la información (Cheung, Zheng and Lee, 2014), como la adopción frecuente de teléfonos 
inteligentes, tabletas, computadoras portátiles y muchas otras tecnologías móviles con 
internet (Zhang, 2016). En este tema, se han empleado distintos enfoques teóricos con 
respecto al uso de entornos electrónicos o en línea como lugares para el customer 
engagement (Gefen, Karahanna y Straub, 2003), tales como el Modelo de Aceptación de 
la Tecnología (TAM) desarrollado por Davis (1989) y Davis, Bagozzi y Warshaw (1989) 
y modificado por Venkatesh y Davis (2000) donde demuestran que la percepción de 
utilidad y facilidad de uso de la tarea a realizar determinan la adopción real de la 
tecnología de la información. O también la Teoría de la Difusión de las Innovaciones de 
Rogers (1962) donde explica como los sistemas sociales desempeñan un papel en las 
decisiones de difusión y adopción de los clientes (Zhang, 2016). 
 
 95 
Por otro lado, la investigación del capital social ofrece importantes avances para 
determinar las dimensiones del customer engagement online, enfatizando la influencia 
social en las motivaciones de engagement del individuo dentro de las comunidades en 
línea (Lee, Kim y Kim, 2011). Las perspectivas de la comunicación de masas refuerzan la 
propuesta de que la exposición de la información y los canales de comunicación creen y 
realcen el customer engagement con marcas / organizaciones en plataformas virtuales 
(Brodie, Ilic, Juric y Hollebeek, 2013). Los clientes individuales que tienen la oportunidad 
de acceder a muchos canales de información y comunicación están más dispuestos a 
aprender acerca de las innovaciones, tales como las funciones e instalaciones de 
participación en línea (Jung, Kim y Kim, 2014). 
En un entorno digital, la adopción de la tecnología (sea computadora o dispositivo móvil) 
cómo parte de la vida se considera el punto de partida para que haya un engagement por 
parte del consumidor, independientemente de la marca, producto o servicio de que se trate. 
Kim et al., (2013) definen la aceptación tecnológica como “la etapa en la cual algo (por 
ejemplo una computadora o dispositivo móvil) es seleccionado para su uso por un 
individuo o una organización” (pág. 361). 
En el caso de las marcas es importante primeramente que el usuario haya elegido y está 
utilizando un dispositivo móvil como parte de su vida (etapa de aceptación tecnológica), 
segundo que esté familiarizado con el uso de aplicaciones móviles, y tercero vendrá la 
evaluación de si está o no está utilizando la aplicación móvil de la marca (viviendo la 
experiencia) que permitan determinar sus satisfacción y lealtad para posteriormente 
generar ese engagement con la tecnología primeramente y a su vez con la aplicación móvil 
de la marca que le ofrece los productos o servicios en cuestión. 
 
 96 
Por lo tanto el engagement está más allá de la simple adopción o aceptación de la 
tecnología móvil. La adopción antecede y es un subconjunto del engagement (Kim et al., 
2013) formando previamente la brand app experience, considerándose ésta variable como 
el primer antecedente del brand app engagement. 
 
4.1.2.2 VALOR COMO ANTECEDENTE DE LA EXPERIENCIA DEL USUARIO 
En mercadotecnia de servicios, el valor es un aspecto clave a considerarse para atraer y 
retener a los consumidores. Zeithaml (1988, p. 14) define valor como “la evaluación 
general del consumidor sobre la utilidad de un producto o servicio en función de las 
percepciones de lo que se recibe y lo que da”. Al aplicar esta perspectiva al uso de las 
aplicaciones móviles de marca, y en específico las aplicaciones bancarias, definiríamos el 
valor como la evaluación general de un usuario respecto a la utilidad que percibe de las 
aplicaciones móviles cuando las utiliza con fines bancarios o financieros. 
Los cuatro subvalores, por decirlo asi, que se utilizaron en este trabajo para evaluar su 
impacto en la experiencia del usuario son: valor hedónico, valor utilitario, valor técnico y 
valor social, junto con las demás variables establecidas en el modelo. 
 
Valor hedónico 
Según Higgins (2006) el término “hedónico” se deriva del griego asociándose o 
caracterizándose con lo placentero, y menciona que históricamente la experiencia se ha 
asociado con las experiencias hedónicas, y que mientras mejor sea la experiencia el 
engagement será mayor. 
 
 97 
Diversos estudios han tratado de demostrar cómo el valor hedónico es un elemento central 
en la experiencia del cliente o usuario de algún sistema, tales como Kim (2006) que se 
basó en explorar las dimensiones hedónicas y utilitarias al momento de realiar compras. 
De igual forma, Hassenzahl et al., (2000) demostró que la valuación de los usuarios de 
siete prototipos de softwares dependían tanto de percepciones hedónicas como de 
percepciones hergonómicas (utilitarias). Así mismo, Venkatesh et al., (2012) analizaron 
el vínculo directo entre lasmotivaciones hedónicas y la intención del cliente de utilizar 
una nueva tecnología. Estudios como los de Alalwan et al. (2014), Brown y Venkatesh 
(2005), Püschel et al. (2010), van der Heijden (2004), Alalwan, Dwivedi y Williams 
(2016) y Zhu y Wei (2018) demostraron que los sistemas hedónicos (caracterizados por 
un alto grado de creatividad y singularidad como en el caso de banca móvil) son muy 
eficaces para que la pobación los adopte. Por lo tanto se establece que: 
 
H1: El valor hedónico tiene un impacto positivo y significativo en la experiencia del 
usuario de la app. 
 
Valor utilitario 
La utilidad percibida y la facilidad de uso son los factores principales que caracterizan al 
Modelo de aceptación de la tecnología (TAM, por sus siglas en inglés) (Davis, 1989; 
Davis, Bagozzi y Warshaw, 1989). Para este estudio, el TAM se toma como base para 
desarrollar el marco del valor utilitario. Gefen, Karahanna y Straub (2003) mencionan que 
es altamente recomendado y aplicable en los estudios sobre el uso del comercio 
 
 98 
electrónico. La utilidad percibida es el componente crítico en el TAM, y enfatiza los 
resultados de uso como la mejora de la eficacia y eficiencia de la tarea (Davis et al., 1992). 
La utilidad percibida es más efectiva que la facilidad de uso percibida para predecir la 
intención de usar un sistema de información (Davis et al., 1992). 
Siguiendo a Fang (2017), este estudio define la utilidad percibida como el valor utilitario 
que los usuarios buscan obtener del uso de aplicaciones de marca, y es el núcleo de la ruta 
utilitaria (Tseng y Lee, 2018). Estudios como Kang (2014), Lu (2014), Hsiao y Chen 
(2016), Fang y Fang (2016), Fang (2017) y Tseng y Lee (2018) han examinado el uso de 
las aplicaciones móviles desde una perspectiva utilitaria, obteniendo resultados positivos 
y significativos. Por lo que se plantean las siguientes hipótesis: 
 
H2: La facilidad de uso tiene un impacto positivo y significativo en la experiencia del 
usuario de la app. 
H3: La facilidad de uso tiene un impacto positivo y significativo en la utilidad percibida. 
H4: La utilidad percibida tiene un impacto positivo y significativo en la experiencia del 
usuario de la app. 
 
Valor técnico 
Ésta investigación considera el valor técnico como las características del sistema según el 
modelo D&M IS success model, por ser de las categorizaciones más comunes en el campo 
de sistemas de información. Basados en dicho modelo, la calidad de la información y la 
calidad del sistema son características deseables del sistema (DeLone y Mclean, 1992). 
 
 99 
Estudios anteriores como el de Ahn et al., (2007) y el de Rai et al., (2002), han aplicado 
las dimensiones de calidad de la información y la calidad del sistema en un contexto de 
sistemas de información y de comercio electrónico, examinando cómo estas dos 
dimensiones influyen en la adopción y reutilización del sistema; de igual forma, en un 
contexto de aplicaciones de marca, está el estudio de Tseng y Lee (2018) teniendo 
resultados significativos sobre intención de uso. 
 
H5: El valor técnico tiene un impacto positivo y significativo en la experiencia del usuario 
de la app. 
 
Valor social 
Sheth, Newman y Gross (1991) mencionan que la elección de compra de un consumidor 
es una forma de valor de consumo que puede categorizarse como valor social y valor 
emocional (Yang, 2006; Mohamed y Li, 2017). Donde el valor social es simbólico y se 
asocia positiva o negativamente a la utilidad percibida de una alternativa de compra 
respecto a la pertenencia a un grupo y no como una medida económica (Deng et al., 2009; 
Hessami y Yousefi, 2013; Mohamed y Li, 2017). Esto es, el valor social se obtiene cuando 
los consumidores se sienten conectados con otros por usar un producto o servicio (Shet et 
al., 1991 citado en Yang, 2006). Por lo que en el caso de la tecnología, se espera que sea 
más fácil adoptarla y decidir vivir la experiencia si personas cercanas e importantes para 
el cliente la utilizan. Mohamed y Li, (2017) también soportan en su estudio que el valor 
social influye significativamente en la experiencia del consumidor. Así como, Yan & 
 
 100 
Chiou (2020) muestran en sus resultados que el valor social y valor utilitario que le dan 
los clientes en su experiencia de compra, es alto y debe cubrir sus expectativas. Por lo que 
se plantea que: 
 
H6: El valor social impacto positivo y significativo en la experiencia del usuario de la app. 
 
Confianza 
La confianza es un componente esencial para desarrollar relaciones entre empresa y 
consumidor (Chan, 2018; Enelzan et al., 2020), y se entiende como la percepción que 
tiene el consumidor de que el proveedor de servicios es confiable (Sirdeshmukh, Singh y 
Sabol, 2002; Sin et al., 2005; Chan, 2018). Esto significa que el riesgo asociado a una 
empresa, producto, página web o aplicación móvil se reduce (Chan, 2018). 
Pavlou y Fygenson (2006) mencionan que la confianza tiene un impacto sobre la 
percepión de la experiencia que se genera al realizar compras en línea y en ocasiones se 
asocia con la privacidad y las preocupaciones de seguridad (Casalo et al., 2010; Ruiz-
Mafe et al., 2014). Qureshi et al., (2009) mencionan que la confianza es una característica 
altamente efectiva en el desarrollo de comercio electrónico (Enelzan et al., 2020). 
En un entorno de banca móvil, Gegen, Karahanna y Straub (2003) la definen como la 
acumulación de creencias de los clientes sobre la integridad, benevolencia y capacidad del 
sistema para que el cliente pueda realizar transacciones financieras. En éste contexto, la 
confianza ha sido ampliamente estudiada y se ha demostrado que es un factor crucial para 
predecir la percepción y adopción de la banca móvil así como la generación de una 
 
 101 
experiencia positiva y la consecuente intención de continuar el uso (Hanafizadeh et al., 
2014; Zhou, 2012; Luo et al., 2010; Zhou, 2011; Alalwan, Dwivedi, Rana, 2017). Por lo 
que se plantea que: 
 
H7: La confianza tiene un impacto positivo y significativo en brand app experience. 
 
La experiencia del usuario como antecedente del engagement 
Las aplicaciones de marca como parte de una estrategia de mercadotecnia aumentan los puntos de 
contacto con los consumidores, lo que facilita a las empresas comprender mejor sus estilos de vida 
y por ende satisfacer mejor sus necesidades y deseos, así como, permite a los usuarios 
experimentar productos o servicios directamente en el móvil generando experiencias 
personalizadas de acuerdo a su estilo de vida, mejorando la intimidad y credibilidad de una marca 
(Lee & Jin, 2019) y aumentando el engagement y la lealtad a la marca a través de los canales de 
comercialización, fotografías, comunicaciones, juegos y servicios de redes sociales existentes 
(Bellman et al., 2011; Shankar et al., 2010; Zhao & Balague, 2015). 
Las experiencias de marca en un mundo virtual influyen en las actitudes de los consumidores 
hacia la publicidad, las actitudes hacia la marca y la intención de compra, así como en el éxito y 
expansión de la marca (Kim, 2010; McLean & Wilson, 2016; Lee & Jin, 2019). 
La experiencia del consumidor con un ente focal (sea marca, empresa, producto, servicio, u otro) 
define el tipo de relación que se forma, influyendo en la evaluación que hacen los consumidores 
de sus interacciones (Dwivedi, 2015). El resultado de ésta evaluación integradora de experiencias 
de consumo específicas pasadas se puede considerar como satisfacción (Wirtz y Mattila, 2001; 
Dwivedi, 2015; Calder, Isaac & Malthouse, 2013; Carlson, Rahman, Taylor y Voola, 2017). En 
 
 102 
consecuencia, se espera que entre más positiva sea la experiencia del cliente mayor será su 
satisfacción (Carlson et al., 2017; Thakur, 2018), conexión con la marca (Mollen & Wilson, 2010; 
Dwivedi, 2015) y el brand engagement (Novak et al., 2000; Machado, 2016). Por lo tanto, la 
experienciadel consumidor se puede considerar como antecedente de la satisfacción, de la lealtad, 
pero tambien del customer engagement (Mollen & Wilson, 2010; Brodie et al., 2011). 
 
H8: Brand app experience tiene un impacto positivo y significativo en brand app 
engagement. 
 
Respecto a la experiencia y el WOM, Della-rocas (2003) define el término de boca a boca 
o word of mouth (WOM, por sus siglas en inglés) como “la capacidad que tienen los 
consumidores de para realizar cualquier declaración (positiva, negativa o neutral) acerca 
de productos y servicios” (Rodríguez, Osorio y Peláez, 2020, p. 253). 
El concepto surge desde los enfoque de los negocios, psicología e informática (Aguilar, 
San Martín y Payo, 2014; Anastasiei & Dospinescu, 2018; Wu & Lin, 2017) y desde hace 
tiempo se han venido desarrollando estudios relacionados con el WOM por la influencia 
que ejerce sobre las actitudes de consumo (Casidy & Wymer, 2015; Salvi, Serra y Ramón, 
2013; Rodriguez et al., 2020). Estudios como el de Cheung et al., (2008), Jalilvand y 
Samiei (2012) y Enelzan et al., (2020) mencionan que el WOM juega un papel importante 
en el comportamiento de compra en línea por los comentarios realizados sobre 
experiencias de otros usuarios del sitio web o con la marca. Por lo que se plantea que: 
 
H9: Brand app experience tiene un impacto positivo y significativo sobre el WOM. 
 
 103 
 
Consecuencias del brand app engagement 
El engagement es un estado caracterizado por la energía, la participación y la eficacia 
(Maslach, Schaufeli y Leiter, 2001). Rosenberg y Hovland (1960) mencionan que el 
engagement no es un estado momentáneo y específico, sino que es un estado congnitivo 
– afectivo más persistente y penetrante (Kim et al., 2013). Harter, Schmidt y Hayes (2002) 
establecen que tanto para las organizaciones como los individuos hay una fuerte conexión 
entre el engagement y la rentabilidad a través de la satisfacción del cliente, el aumento de 
ventas, la retención de los empleados y la productividad. Aplicado a las tecnologías 
móviles, O´Brien y Toms (2010) mencionan que las tecnologías exitosas no deben ser 
simplemente utilizables, sino que deben involucrar a los usuarios. 
El engagement con la tecnología móvil y su servicio omnipresente impulsa el valor y la 
satisfacción que puede llevar a usuarios leales (Oliver, 1980; Revels, Tojib y Tsarenko, 
2010; Kim et al., 2013). Cuando las empresas aumentan el engagement de los usuarios y 
construyen un entorno que ayuda a fomentar la participación, pueden aumentar 
significativamente las posibilidades de éxito del negocio (Harter et al., 2002). Además el 
engagement como un término general que utiliza mecanismos virtuales para ofrecer una 
ventaja competitiva a las empresas (Baldus, Voorhees y Calantone, 2014) está fuertemente 
asociado con actitudes y comportamientos favorables hacia la marca / organización 
(Zhang, 2016), por ejemplo, fomentando el boca-boca positivo (WOM, Baldus et al., 
2014), la intención de volver a comprar (Calder, Malthouse, & Schaedel, 2009), y obtener 
la lealtad activa (participación) de los clientes (Cheung, Zheng y Lee, 2014). 
 
 
 104 
H10: Brand app engagement tiene un impacto positivo y significativo sobre WOM. 
 
Tabla 10. Resumen del modelo teórico, hipótesis y la literatura de soporte. 
Relación Estudios previos en el 
contexto general 
Estudios previos en el 
contexto on-line 
Estudios previos en el 
contexto móvil 
H1: Valor hedónico → 
Experiencia 
 Bilgihan, Kandampully 
& Zhang (2016); Rose, 
Clark, Samouel & Hair 
(2012) 
Jyoti & Raouf (2015); 
McLean, Al-Nabhani & 
Wilson (2018); Lee & 
Jin (2019) 
H2: Facilidad de uso → 
Experiencia 
 Rose, Clark, Samouel 
& Hair (2012); 
Bilgihan, Kandampully 
& Zhang (2016); 
Inegbedion, H.E., 
Obadiaru, D.E., Bello, 
V.D. (2016) 
Azwa & Hazri (2017); 
McLean, Al-Nabhani & 
Wilson (2018); Huang, 
Chang, Yu & Chen 
(2019) 
H3: Facilidad de uso → 
Utilidad percibida 
 Inegbedion, H.E., 
Obadiaru, D.E., Bello, 
V.D. (2016) 
Luarn y Lin (2005); 
Amin, Baba y 
Muhammad (2007); 
Reid (2008); Gu et al., 
(2009); Koenig-Lewis 
et al., (2010); Wessels 
and Drennan (2010); 
Singh, Srivastava & 
Srivastava; (2010); 
Siddhartha, Rik y 
Sanjay; (2011); 
Sanayei, A., 
Ranjbarian, B., Shaemi, 
A., & Ansari, A. 
(2011); Rammile and 
Nel (2012); Kumar y 
Ravindran, (2012); 
Chitungo y Munongo 
(2013); Talukder, 
Quazi & Sathye 
(2014); Mukherjee, J. 
(2015); Alalwan, 
Dwivedi, Rana y 
Williams (2016); 
Sharma, Govindaluri, 
Al-Muharrami y 
Tarhini (2017) 
H4: Utilidad percibida 
→ Experiencia 
 Bilgihan, Kandampully 
& Zhang (2016); Rose, 
Clark, Samouel & Hair 
(2012); Inegbedion, 
H.E., Obadiaru, D.E., 
Bello, V.D. (2016) 
McLean, Al-Nabhani & 
Wilson (2018); Huang, 
Chang, Yu & Chen 
(2019); Azwa & Hazri 
(2017) 
H5: Valor técnico → 
Experiencia 
 Inegbedion, H.E., 
Obadiaru, D.E., Bello, 
V.D. (2016) 
Lee y Chung, (2009); 
Cruz, Laukkanen y 
Muñóz, (2009); Zhou, 
 
 105 
(2011); Zhou, (2012); 
Li, (2013); Talukder, 
Quazi y Sathye (2014); 
Jyoti & Raouf (2015); 
Poey y Arffin, (2015) 
H6: Valor Social → 
Experiencia 
Rahnama, H., 
Rajabpour, S. (2017); 
Mohamed, R.N., Li, 
Y.B. (2017) 
Hsu, Chiang, and 
Huang (2012); Yan, 
W.-J., Chiou, S.-C. 
(2020) 
Yang, (2006); Akturan 
y Tezcan, (2012); Yu y 
Chantatub, (2016) 
H7: Confianza → 
Experiencia 
Chan, E.K. (2018); 
Saini, S., Singh, J. 
(2020) 
Kaabachi, S., Ben 
Mrad, S., Fiedler, A. 
(2019); Eneizan, B., 
Alsaad, A., 
Alkhawaldeh, A., 
Rawash, H.N., Enaizan, 
O. (2020) 
Azwa & Hazri (2017); 
Molinillo, S., Navarro-
García, A., Anaya-
Sánchez, R., Japutra, 
A. (2020) 
H8: Experience → 
Engagement 
Altschwager et al., 
(2017) 
Machado (2016); 
Hepola et al., (2017); 
Tafesse (2016); 
Calder et al., (2009); 
Mersey et al. (2010); 
Pagani & Mirabello 
(2011); Hsu, Chiang, 
and Huang (2012); 
Dwivedi (2015); 
Carlson, Rahman, 
Taylor y Voola (2018); 
H9: Experience → 
WOM 
Khan & Fatma (2017) Huang, M., Ali, R., 
Liao, J. (2017); Negi, 
N.S., Kumar, M. 
(2019); Poretski, 
L., Zalmanson, 
L., Arazy, O. (2020) 
Gu, D., Yang, X., Li, 
X., Jain, H.K., Liang, C. 
(2018); Verkijika, S.F., 
De Wet, L. (2019) 
H10: Engagement → 
WOM 
Vivek et al. (2012), 
Vivek (2009) 
Cheung, Lee & Jin 
(2011), Kuzgun (2012), 
Hollebeek and Chen 
(2014), Bowden et al., 
(2018); Chan, Zheng, 
Cheung, Lee, and Lee 
(2014) 
 
Fuente: Elaboración propia. 
 
 
4.1.3 DISEÑO DE INVESTIGACIÓN 
 
Etapa 1. Elección de un tema a investigar 
 
En esta etapa se definió el tema a investigar, sus antecedentes, se estableció el problema, 
los objetivos a cumplir, la justificación (¿para qué es importante el estudio?, ¿qué sectores 
https://www-scopus-com.wdg.biblio.udg.mx:8443/authid/detail.uri?origin=resultslist&authorId=57193543989&zone=
https://www-scopus-com.wdg.biblio.udg.mx:8443/authid/detail.uri?origin=resultslist&authorId=57193543989&zone=
https://www-scopus-com.wdg.biblio.udg.mx:8443/authid/detail.uri?origin=resultslist&authorId=55501874600&zone=
https://www-scopus-com.wdg.biblio.udg.mx:8443/authid/detail.uri?origin=resultslist&authorId=55501874600&zone=
https://www-scopus-com.wdg.biblio.udg.mx:8443/authid/detail.uri?origin=resultslist&authorId=7801576727&zone=
 
 106 
beneficia? ¿qué problema resuelve?, ¿qué aporta al conocimiento y cómo?), se realizó una 
evaluación de los recursos necesarios y posible método a utilizar. 
 
Etapa 2. Revisión de la literatura 
 
- Investigación documental 
Creación de marco teórico comenzando con el análisis bibliométrico del término 
engagement orientado al marketing, su fundamentación teórica y conceptualización, así 
como los estudios desarrollados anteriormente. 
- Marco contextual 
Revisión de las estadísticas disponibles respecto a evolución, penetración y uso de 
tecnologías móviles y posteriormentede las aplicaciones móviles de marca. 
Conceptualización de servicios financieros móviles, características, servicios que engloba, 
ventajas y desventajas, modelos de negocios autorizados, así como la penetración y uso 
de estos servicios en el mundo. 
 
Etapa 3. Hipótesis, metodología y diseño de instrumento 
 
- Planteamiento de hipótesis de trabajo 
- Propuesta de modelo detallado conceptual ex ante 
 
 107 
- Diseño de la investigación: Cuantitativo correlacional. La razón de la elección de 
un diseño cuantitativo es el hecho de que este estudio es una observación empírica 
y la medición basada en la teoría existente. Los investigadores usan el diseño de 
la investigación cuantitativa para probar teorías, examinando las relaciones entre 
las variables participantes (Gelo, Braakmann, y Benetka, 2008). Las 
investigaciones cuantitativas se basan en las interpretaciones de resultados basadas 
en la teoría que pueden conducir a una confirmación, extensiones o 
cuestionamiento de una teoría existente (Gelo et al., 2008). Otra razón por la cual 
es cuantitativo es porque el tamaño de la población de estudio es muy grande. Los 
diseños cuantitativos son más fuertes al estudiar grandes grupos de personas y 
generalizan los hallazgos de la muestra que se está estudiando a una población más 
amplia (Holton y Burnett, 2005). 
El diseño correlacional cuantitativo se utilizará para responder a las preguntas de 
investigación y para probar las hipótesis de investigación en este estudio. Un 
enfoque correlacional es el apropiado porque se trata de evaluar las relaciones 
entre las variables. Generalmente, en los estudios correlacionales cuantitativos, los 
investigadores evalúan las relaciones entre dos o más variables sin inferir la 
causalidad (Holton y Burnett, 2005). Las investigaciones científicas de correlación 
comienzan con hipótesis generadas a partir de una teoría y terminan con una 
evaluación de relación entre dos o más variables sin inferir esencialmente la 
causalidad (Russ & Hover, 2005). Los estudios correlacionales se utilizan para 
evaluar las relaciones entre dos o más variables (Cooper & Schindler, 2008). 
 
 108 
El diseño de la investigación también será transversal simple pues implica obtener 
una sola vez la información de cualquier muestra dada de elementos de la 
población. 
- Población objetivo: La población objetivo son los estudiantes universitarios nivel 
pregrado de la Facultad de Economía y Empresa de la Universidad del País Vasco 
(UPV/EHU), Bilbao, España; y estudiantes de pregrado del Centro Unviersitario 
de Ciencias Económico Administrativas (CUCEA) de la Universidad de 
Guadalajara (UDG), Jalisco, México. Con la característica incluyente de que sean 
usuarios de una aplicación bancaria. 
Razones por las que se eligió a los estudiantes son tres básicamente. En primer 
lugar son una generación que se crió en la era tecnológica (Roach, 2009; Tau & 
lau, 2016) y cómo lo mencionaba Davis en 1989, los estudiantes son el grupo más 
grande de usuarios de las tecnologías modernas (Cruz, Barreto, Muñoz-Gallego y 
Laukkanen, 2010; Hanafizadeh et al., 2014). En segundo lugar, porque hay más 
probabilidad de obtener datos homogéneos y con menos error, puesto que las 
características sociodemográficas y demás factores situacionales inherentes a la 
muestra se esperaría que generaran un comportamiento similar (Tau & lau, 2016). 
Y tercero por la facilidad de acceder a la información en tiempo y dinero. Ejemplos 
de estudios sobre adopción de servicios financieros móviles con estudiantes se 
pueden mencionar los siguientes: Alalwan, Dwivedi, Rana & Williams, 2016; 
Yang, 2006; Tan & Lau, 2016; Hanafizadeh, Behboudi, Koshksaray & Tabar, 
2014; Aboelmaged & Gebba, 2013; Amin, Supinah & Aris, 2012). 
- Técnica de muestreo: La selección del tamaño de muestra fue a conveniencia tal 
como en otros estudios anteriores relacionados con la adopción de tecnología y 
 
 109 
específicamente como en servicos financieros móviles se ha manejado (por 
ejemplo: Alalwan, Dwivedi, Rana & Williams, 2016; Yang, 2006; Tan & Lau, 
2016; Hanafizadeh, Behboudi, Koshksaray & Tabar, 2014; Aboelmaged & Gebba, 
2013; Amin, Supinah & Aris, 2012). Por lo que sólo se buscó completar el tamaño 
de muestra necesario para la técnica estadística a utilizar. Según las 
recomendaciones de Hair, Black, Babin & Anderson (2010), la proporción deseada 
para el análisis factorial debe ser de 5 observaciones por elemento, mientras que 
para el análisis de regresión es de 15 observaciones por cada variable 
independiente. Por lo que aplicando esta regla sería (5 x num. De ítems) para el 
análisis factorial y (15 observaciones x núm. de variables independientes) para la 
regresión. 
- Diseño de cuestionario: El instrumento se elaboró basado en la revisión cuidadosa 
de la literatura, este estudio adaptó todas las escalas de medición utilizadas de 
escalas ya existentes que hubieran presentado buenas consistencias internas. 
Todos los elementos de escala se modificaron para probar en un contexto de 
servicio financieros móviles, específicamente aplicaciones bancarias. 
 
A continuación se presenta el respaldo teórico para el diseño del instrumento. La parte 1 
presenta los datos sociodemográficos (Tabla 11), la parte 2 corresponde al contacto con 
los servicios financieros móviles (Tabla 12) y la parte 3 corresponde a los antecedentes y 
consecuencias del brand app engagement (Tabla 13). 
 
 
 
 110 
Tabla 11. Primera parte del cuestionario - Datos sociodemográficos. 
Variable Estudios de respaldo 
¿En qué año 
naciste? 
Alalwan, Dwivedi, Rana, Williams (2016), Yang (2006), Sharma et al., (2017), Chaouali, 
Souiden & Ladhari (2017), Alalwan, Yogesh, Dwivedi, Nripendra & Rana (2017), Tan & 
Lau (2016), Talukder, Quazi & Sathye (2014), Aboelmaged & Gebba (2013), Amin, 
Supinah & Aris (2012), Rammille & Nel (2012), Yu, (2012), Shih, Hung & Lin (2010), 
Sripalawat, Thongmak & Ngramyarn (2011), Chawla & Joshi (2017) 
¿Cuál es tu 
último grado 
de estudios? 
a) Pregrado 
b) Posgrado 
Alalwan, Dwivedi, Rana, Williams (2016), Yang (2006) (ordinal), Sharma et al., (2017), 
Chaouali, Souiden & Ladhari (2017), Alalwan, Yogesh, Dwivedi, Nripendra & Rana 
(2017), Tan & Lau (2016), Talukder, Quazi & Sathye (2014), Amin, Supinah & Aris 
(2012), Rammille & Nel (2012), Shih, Hung & Lin (2010), Sripalawat, Thongmak & 
Ngramyarn (2011), Chawla & Joshi (2017) 
Sexo 
a) Mujer 
b) Hombre 
Alalwan, Dwivedi, Rana, Williams (2016), Chawla & Joshi (2017), Yang (2006), Sharma 
et al., (2017), Chaouali, Souiden & Ladhari (2017), Alalwan, Yogesh,, Dwivedi, 
Nripendra & Rana (2017), Tan & Lau (2016), Talukder, Quazi & Sathye (2014), 
Aboelmaged & Gebba (2013), Amin, Supinah & Aris (2012), Rammille & Nel (2012), 
Yu, (2012), Shih, Hung & Lin (2010), Sripalawat, Thongmak & Ngramyarn (2011) 
¿Actualmente 
trabajas? 
Si No 
Chaouali, Souiden & Ladhari (2017), Sripalawat, Thongmak & Ngramyarn (2011), Shih, 
Hung & Lin (2010) 
Fuente: Elaboración propia. 
Tabla 12. Segunda parte del cuestionario - Contacto con los servicios financieros. 
Pregunta Estudios de respaldo 
¿Utilizas tu teléfono celular para acceder a servicios financieros? 
Selecciona todas las opciones que utilizas: 
a) Página web de la institución financiera (banco o caja 
popular)___ 
b) Mensajes de texto___ 
c) Aplicación de la institución financiera (banco o caja popular)___ 
Chawla & Joshi (2017) 
¿Utilizas alguna app bancaria? 
Si___ No___ 
Aboelmaged & Gebba (2013) 
Shih, Hung & Lin (2010) 
¿Cuánto tiempo tienes utilizando la app bancaria? 
De 0 a 6 meses 
De 6 meses a 1 año 
Más de un año 
Alalwan, Dwivedi, Rana, Williams 
(2016) 
Chaouali, Souiden & Ladhari (2017) 
Alalwan, Yogesh, Dwivedi, 
Nripendra & Rana (2017) 
Aboelmaged & Gebba (2013) 
¿Cómo te enteraste de la app bancaria que utilizas? 
Por recomendación de amigos, familiares,compañeros de trabajo, 
y/o alguien más____ 
Por sugerencia del banco___ 
Por motivación propia_____ 
Por otra____________________ 
Yang (2006) (nominal) 
Servicios utilizados (operaciones realizadas) mediante la app 
bancaria y frecuencia: 
Consulta de saldos 
Consulta y/o descarga de estados financieros 
Transferencia de fondos 
Solicitud de chequera o certificados bancarios 
Pago de facturas y/o servicios 
Compra de servicios 
Gestión de tarjetas de crédito 
Chawla & Joshi (2017) 
Alalwan, Dwivedi, Rana, Williams 
(2016) 
Yang (2006) (nominal) 
Alalwan, Yogesh, Dwivedi, 
Nripendra & Rana (2017) 
 
 111 
Solicitar aumento de límite de crédito 
Localizar cajeros automáticos 
Recarga móvil 
Pago de créditos 
Pagos directos desde el móvil 
Otro: 
Fuente: Elaboración propia. 
 
Para la medición de la frecuencia de uso de los servicios bancarios mediante la app, la 
escala considerada fue la que manejan Venkatesh et al., (2012): Nunca, una vez al año, 
varias veces al año, una vez al mes, varias veces al mes, varias veces a la semana y varias 
veces al dia. 
 
Tabla 13. Tercer apartado del cuestionario - Antecedentes y consecuencias del brand 
app engagement. 
Variable ítems Soporte Teórico 
Utilidad 
percibida (UP) 
UP1. Encuentro la app bancaria útil en mi vida 
diaria. 
Alalwan, Dwivedi, Rana, Williams (2016), Alalwan, 
Yogesh, Dwivedi, Nripendra & Rana (2017), Venkatesh et 
al., (2012), Tan & Lau (2016), Yang (2006), Sharma et 
al., (2017), Hanafizadeh, Behboudi, Koshksaray & Tabar 
(2014), Rammille & Nel (2012), Yu (2012), Aboelmaged 
& Gebba (2013), Dwivedi et al (2006) 
UP2. Al usar la app bancaria, me mantengo 
informado de los movimientos financieros que se 
realizan en mi cuenta bancaria. 
UP3. La app bancaria es conveniente. 
Tan & Lau (2016) 
UP4. La app bancaria me permite realizar 
operaciones financieras en cualquier momento y 
lugar. 
Yu (2012), Tan & Lau (2016), Sripalawat, Thongmak & 
Ngramyarn (2011), Lee & Chung (2009) 
UP5. Usar la app bancaria me hace ahorrar tiempo y 
esfuerzo. 
Yang (2006), Sharma et al., (2017) , Tan & Lau (2016), 
Rammille & Nel (2012), Aboelmaged & Gebba (2013), Yu 
(2012) 
UP6. La app bancaria facilita la realización de las 
operaciones bancarias. 
Rammille & Nel (2012), Sripalawat, Thongmak & 
Ngramyarn (2011), Shih, Hung & Lin (2010) 
Facilidad de uso 
percibida (FUP) 
FUP1. Aprender a usar la app bancaria es fácil para 
mi. 
Alalwan, Dwivedi, Rana, Williams (2016), Yang (2006), 
Sharma et al., (2017), Alalwan, Yogesh, Dwivedi, 
Nripendra & Rana (2017), Tan & Lau (2016), Venkatesh et 
al., (2012), Hanafizadeh, Behboudi, Koshksaray & Tabar 
(2014), Sripalawat, Thongmak & Ngramyarn (2011), 
Rammille & Nel (2012), Yu (2012), Talukder, Quazi & 
Sathye (2014), Aboelmaged & Gebba (2013), Dwivedi et 
al., (2006) 
FUP2. Aprender a acceder a la app bancaria es fácil. 
FUP3. Es fácil conocer los servicios que me ofrece 
la app bancaria. 
Sripalawat, Thongmak & Ngramyarn (2011) 
FUP4. Mi interacción con la app bancaria es clara y 
comprensible. 
FUP5. Creo que la interacción con la app bancaria 
no requiere mucho esfuerzo mental. 
Alalwan, Dwivedi, Rana, Williams (2016), Yang (2006), 
Sharma et al., (2017), Alalwan, Yogesh, Dwivedi, 
Nripendra & Rana (2017), Tan & Lau (2016), Yu (2012), 
Rammille & Nel (2012) 
 
 112 
 
FUP6. Es fácil para mi realizar una operación 
financiera mediante la app bancaria. 
Alalwan, Dwivedi, Rana, Williams (2016), Yang (2006), 
Sharma et al., (2017), Alalwan, Yogesh, Dwivedi, 
Nripendra & Rana (2017), Tan & Lau (2016), Venkatesh et 
al., (2012), Hanafizadeh, Behboudi, Koshksaray & Tabar 
(2014), Talukder, Quazi & Sathye (2014), Yu (2012), 
Aboelmaged & Gebba (2013), Rammille & Nel (2012), 
Lee & Chung (2009) 
Confianza 
(CON) 
CON1. Confio en que mi banco ofrece una app 
segura. 
CON2. Confio en que mi teléfono móvil es 
tecnológicamente apropiado para utilizar la app 
bancaria. 
CON3. Confio en que mi operador de 
telecomunicaciones proporcione conexiones de 
datos seguras para utilizar la app bancaria. 
Hanafizadeh, Behboudi, Koshksaray & Tabar (2014) (7-
likert) 
CON4. Tengo confianza en las estructuras legales y 
tecnológicas que respaldan el uso de la app bancaria. 
Alalwan, Dwivedi, Rana, Williams (2016), Yang (2006), 
Alalwan, Dwivedi & Rana (2017) 
 
CON5. En general, confío en la app bancaria. 
Lee & Chung (2009, Yang, (2006) 
Motivaciones 
hedónicas (MH) 
MH1. Usar la app bancaria es agradable 
Yang (2006), Alalwan, Yogesh, Dwivedi, Nripendra & 
Rana (2017) 
MH2. Encuentro las alternativas de autoservicio 
(como la app bancaria) más agradables que el 
servicio al cliente personal. (-) 
Laukkanen & Kiviniemi (2010) 7 likert Reverse code 
MH3. Usar la app bancaria es divertido. Yang (2006) 
Brand app 
experience (Exp) 
De acuerdo a todas las preguntas anteriores cómo 
evalúo la experiencia que he tenido con la app 
bancaria: 
Exp1. Estoy satisfecho con la experiencia que he 
tenido con la app bancaria. 
Exp2. Mi experiencia con la app ha sido lo que yo 
necesitaba. 
Exp3. Mi experiencia con la app bancaria ha 
cumplido con mis expectativas. 
McLean, Al-Nabhani & Wilson (2018) 
Exp4. Estoy satisfecho en como la app bancaria 
realiza las operaciones financiera que necesito. 
Exp5. En general, estoy satisfecho con la app 
bancaria. 
Lee & Chung (2009) 7likert 
Exp6. Las funciones que ofrece la app bancaria 
satisfacen mis necesidades. 
Yang (2006) 
Brand app 
engagement 
(Eng) 
Eng1. Utilizar la app bancaria estimula mi interés 
por saber más sobre la marca. 
Hollebeek et al., 2014 
End2. Le presto mucha atención a todo lo 
relacionado con la app bancaria. 
Kuzgun 2012) Adapted from Cheung et al., (2011) 
Eng3. La app bancaria me permite obtener 
información nueva e importante sobre la marca y sus 
productos y/o servicios. 
Eng4. La app bancaria me mantiene a la vanguardia 
respecto a información sobre la marca. 
Baldus et al., 2015 
Eng5. Cuando utilizo la app bancario le dedico mi 
atención total. 
Dwivedi (2015), Kuzgun (2012) 
Eng6. Utilizar la app bancaria me hace sentir más 
conectado con la marca. 
Baldus et al., 2015 
Eng7. Encuentro ésta aplicación llena de propósito y 
significado. 
Eng8. Me emociona utilizar ésta aplicación móvil. 
Eng9. Me siento orgulloso de usar ésta aplicación 
bancaria. 
Kuzgun 2012) Adapted from Cheung et al., (2011) 
Eng10. Me encanta esta aplicación móvil. Tarute et al., 2017 
Worth of mouth 
(WOM) 
WOM1. Yo he hablado o hablaría de manera 
positiva sobre el uso de esta aplicación de marca a 
otras personas. 
WOM2. Si mis amigos estuvieran buscando 
aplicaciones de marca de esta categoría de 
productos, les diría que prueben esta. 
Tseng & Lee (2018) 
 
 113 
WOM3. Recomendaría a otros el uso de la app 
bancaria. 
Sripalawat, Thongmak & Ngramyarn (2011), Rammille & 
Nel (2012), Alalwan, Dwivedi, Rana, Williams (2016), 
Yang (2006), Sharma et al., (2017) 
WOM4. He apoyado o apoyaría a otras personas a 
utilizar mejor la app bancaria. 
WOM5. He proporcionado o proporcionaría nueva 
información sobre la app bancaria a otras personas. 
WOM6. Yo participo o tengo disposición a 
participar (involucrarme) activamente en actividades 
que propone mi marca bancaria. 
Kuzgun 2012 (adapted Lee et al., 2011) 
Valor técnico 
(VT) 
VT1. La app bancaria proporciona información 
precisa. 
Capp2. La app bancaria proporciona información 
completa. 
VT3. La app bancaria proporciona información 
oportuna sobre mis operaciones bancarias. 
Lee & Chung (2009) 
VT4. La app bancaria siempre funciona. 
Capp5. La app bancaria es rápida. 
Talukder, Quazi & Sathye (2014) 
VT6. La app bancaria es de fácil acceso. Lee & Chung (2009) 
VT7. La organización y el diseño (contenido) de la 
aplicación bancaria facilita la búsqueda de los 
servicios que necesito (fácil navegación). 
Capp8. La apariencia de la aplicación delbanco es 
atractiva. 
Lee & Chung (2009), Talukder, Quazi & Sathye (2014), 
Tseng & Lee (2018) 
VT9. Los colores de la pantalla utilizados para la 
app bancaria son apropiados. 
VT10. El estilo de presentación de la app bancaria es 
fácil de entender. 
Lee & Chung (2009) 
Valor social 
(VS) 
VS1. Usar la app bancaria me hace sentir aceptado 
por otros. 
VS2. Usar la app bancaria mejora la forma en que 
otros me perciben. 
VS3. Usar la app bancaria me da aprobación social. 
Yang (2006) 
Fuente: Elaboración propia. 
 
La escala de medición de cada variable de los antecedentes fue Likert del uno al siete 
(Totalmente en desacuerdo, en desacuerdo, parcialmente en desacuerdo, me es indiferente, 
parcialmente de acuerdo, de acuerdo y totalmente de acuerdo) tal como estudios anteriores 
relacionados con el tema de engagement y banca móvil la han utilizado (por ejemplo: 
Tseng & Lee, 2018; Rammille & Nel, 2012; Alalwan, Dwivedi, Rana & Williams, 2016; 
Yang, 2006; Sharma et al., 2017; Alalwan, Yogesh, Dwivedi, Nripendra & Rana, 2017; 
Dwivedi et al., 2006; Hanafizadeh, Behboudi, Koshksaray & Tabar 2014; Talukder, 
Quazi & Sathye, 2014; Yu, 2012; Aboelmaged & Gebba, 2013; Lee & Chung, 2009; 
Sripalawat, Thongmak & Ngramyarn, 2011; Thongmak & Ngramyarn, 2011; entre otros). 
El cuestionario aplicado para la prueba piloto se encuentra en anexos (Anexo B). 
 
 114 
 
Etapa 4. Recolección de datos 
 
a) Prueba piloto 
 
En total se aplicaron 104 cuestionarios para la prueba piloto, 50 de España y 54 de México. 
Una vez capturados los datos en SPSS, se procedió a hacer el análisis de los datos 
comenzando con la limpieza, esto es, revisión de datos ausentes y atípicos y su 
eliminación. Se eliminaron en primera instancia 13 cuestionarios por no utilizar las apps 
bancarias, quedando 51 de México y 41 de España. 
Posteriormente, se realizó una desviación estándar de las respuestas de cada individuo, 
dando como resultado la eliminación de 4 cuestionarios más, debido a una desviación 
estándar baja (menor a 1) puesto que al ser una escala Likert cuando se obtienen datos 
muy bajos significa que no hubo un compromiso del encuestado al responder la encuesta 
(un ejemplo sería que contestó solamente siete, o siete y seis, algo así), dando como 
resultado final en tamaño muestral 47 encuestas válidas de México y 41 de España. 
 
Posteriormente se procedió a realizar la reducción de factores y análisis de fiabilidad, 
utilizando: 
• Componentes principales – extraer a un solo factor 
• Rotación – varimax 
 
 115 
• Puntuaciones – extraer a una variable – regresión 
 
Los resultados obtenidos fueron los siguientes: 
En primer lugar se muestran los aspectos sociodemográficos de nivel de estudios, sexo, 
edad y si se está trabajando actualmente (véase Tabla 14 y 15). 
 
Tabla 14. Tamaño muestral de la prueba piloto. 
País México España Total 
Total 47 41 88 
Fuente: Elaboración propia. 
 
Tabla 15. Aspectos sociodemográficos por país de la prueba piloto. 
Variable México España Total 
Nivel de 
estudios 
Grado 37 20 57 
Posgrado 10 21 31 
Sexo 
Hombre 19 21 40 
Mujer 28 20 48 
Edad 
Menor a 25 años 31 19 50 
Entre 26 y 39 años 12 11 23 
Entre 40 y 53 años 3 11 14 
Mayor a 54 años 1 0 1 
¿Trabajas 
actualmente? 
Si 35 25 60 
No 12 16 28 
Fuente: Elaboración propia. 
 
Es este apartado se presenta la tabla 16 donde se muestran los resultados de la muestra 
respecto al análisis de validez y fiabilidad del instrumento, con el objetivo de realizar la 
reducción de factores. En rojo se señalaron los resultados más bajos y que por consiguiente 
 
 116 
en un siguiente análisis se tendrían que eliminar dichos ítems para aumentar la varianza 
total explicada y la comunalidad entre ítems. 
 
Tabla 16. Análisis de validez y fiabilidad del instrumento. 
Variable ítems 
Alpha de 
Crombach 
Prueba 
Kaiser-Meyer-
Olkin 
Prueba de 
esfericidad de 
Barltlett (p 
value) 
Comunalidad 
Varianza 
total 
explicada 
Utilidad 
percibida 
(UP) 
UP1 
0,878 0,868 
Chi cuadrado 
492,329 
gl 28 
p-value 0,000 
0,795 
60,341 
UP2 0,656 
UP3 0,667 
UP4 0,524 
UP5 0,801 
UP6 0,845 
UP7 0.428 
UP8 0,111 
Facilidad de 
uso percibida 
(FUP) 
FUP1 
0,865 0,828 
Chi cuadrado 
281,983 
gl 15 
p-value 0,000 
0,686 
62,138 
FUP2 0,714 
FUP3 0,292 
FUP4 0,813 
FUP5 0,629 
FUP6 0,594 
Confianza 
(CON) 
CON1 
0,927 0,914 
Chi cuadrado 
601,333 
gl 36 
p-value 0,000 
0,735 
65,950 
CON2 0,307 
CON3 0,621 
CON4 0,867 
CON5 0,631 
CON6 0,679 
CON7 0,673 
CON8 0,612 
CON9 0,811 
Motivaciones 
hedónicas 
(MH) 
MH1 
0,768 0,700 
Chi cuadrado 
72,196 
gl 3 
p-value 0,000 
0,722 
69,696 MH2 0,662 
MH3 0,706 
Brand app 
experience 
(Exp) 
Exp1 
0,951 0,904 
Chi cuadrado 
530,250 
gl 15 
p-value 0,000 
0,708 
80,595 
Exp2 0,858 
Exp3 0,810 
Exp4 0,772 
Exp5 0,809 
Exp6 0,879 
 
 117 
Brand app 
engagement 
(Eng) 
Eng1 
0,913 0,834 
Chi cuadrado 
613,489 
gl 45 
p-value 0,000 
0,623 
56,204 
Eng2 0,641 
Eng3 0,547 
Eng4 0,547 
Eng5 0,366 
Eng6 0,586 
Eng7 0,517 
Eng8 0,689 
Eng9 0,577 
Eng10 0,526 
Worth of 
mouth 
(WOM) 
WOM1 
0,922 0,752 
Chi cuadrado 
199,577 
gl 3 
p-value 0,000 
0,867 
86,872 WOM2 0,897 
WOM3 0,842 
Características 
de las apps 
(Capp) 
Capp1 
0,907 0,842 
Chi cuadrado 
641,714 
gl 45 
p-value 0,000 
0,462 
56,544 
Capp2 0,390 
Capp3 0,585 
Capp4 0,404 
Capp5 0,660 
Capp6 0,604 
Capp7 0,663 
Capp8 0,598 
Capp9 0,575 
Capp10 0,711 
Valor social 
(VS) 
VS1 
0,928 0,680 
Chi cuadrado 
258,815 
gl 3 
p-value 0,000 
0,801 
88,140 VS2 0,946 
VS3 0,898 
Fuente: Elaboración propia. 
 
Según los resultados obtenidos se tomó la decisión de realizar las modificaciones 
pertinentes al instrumento y volver a correr el análisis factorial exploratorio para medir 
los resultados con los cambios y definir el instrumento final. 
La siguiente tabla 17 muestra los resultados obtenidos una vez eliminados los ítems con 
carga factorial no significativa, definiendo el contenido final del instrumento. 
 
 
 118 
Tabla 17. Análisis de validez y fiabilidad del instrumento correjido. 
Variable ítems 
Alpha de 
Crombach 
Prueba 
Kaiser-Meyer-
Olkin 
Prueba de 
esfericidad 
de 
Barltlett 
(p value) 
Comunalidad 
Varianza total 
explicada 
Utilidad 
percibida 
(UP) 
UP1 
0.921 ,894 
Chi 
cuadrado 
417,443 
gl 15 
p-value 
0,000 
0,835 
73,315 
UP2 0,711 
UP3 0,648 
UP4 0,540 
UP5 0,833 
UP6 0,832 
Facilidad de 
uso percibida 
(FUP) 
FUP1 
0,891 0,831 
Chi 
cuadrado 
255,545 
gl 10 
p-value 
0,000 
0,720 
69,938 
FUP2 0,716 
FUP4 0,801 
FUP5 0,629 
FUP6 0,630 
Confianza 
(CON) 
CON4 
0,917 0,875 
Chi 
cuadrado 
319,280 
gl 10 
p-value 
0,000 
0,867 
76,074 
CON5 0,684 
CON6 0,739 
CON7 0,726 
CON9 0,788 
Motivaciones 
hedónicas 
(MH) 
MH1 
0,768 0,700 
Chi 
cuadrado 
72,196 
gl 3 
p-value 
0,000 
0,722 
69,696 
MH2 0,662 
MH3 0,706 
Brand app 
experience 
(Exp) 
Exp1 
0,951 0,904 
Chi 
cuadrado 
530,250 
gl 15 
p-value 
0,000 
0,708 
80,595 
Exp2 0,858 
Exp3 0,810 
Exp4 0,772 
Exp5 0,809 
Exp6 0,879 
Brand app 
engagement 
(Eng) 
Eng1 
0,886 0,831 
Chi 
cuadrado 
316,681 
gl 15 
p-value 
0,000 
0,668 
63,950 
Eng2 0,713 
Eng3 0,467 
Eng8 0,757 
Eng9 0,684 
Eng10 0,547 
WOM1 0,922 0,752 0,867 86,872 
 
 119 
Worth of 
mouth 
(WOM) 
WOM2 Chi 
cuadrado 
199,577 
gl 3 
p-value 
0,000 
0,897 
WOM3 0,842 
Participación 
(Par) 
Par1 
0,723 0,581 
Chi 
cuadrado 
84,165 
gl 3 
p-value 
0,000 
0,714 
67,798 
Par2 0,835 
Par3 0,485 
Lealtal (Lea) 
Lea1 
0,931 0,767 
Chi 
cuadrado 
209,383 
gl 3 
p-value 
0,000 
0,887 
87,958 
Lea2 0,882 
Lea3 0,870 
Características 
de las apps 
(Capp) 
Capp1 
0,888 0,800 
Chi 
cuadrado 
478,812 
gl 28 
p-value 
0,000 
0,812 
57,616Capp2 0,917 
Capp3 0,738 
Capp5 0,700 
Capp6 0,678 
Capp7 0,736 
Capp8 0,703 
Capp9 0,667 
Valor social 
(VS) 
VS1 
0,928 0,680 
Chi 
cuadrado 
258,815 
gl 3 
p-value 
0,000 
0,801 
88,140 
VS2 0,946 
VS3 0,898 
Fuente: Elaboración propia. 
 
La versión final del documento se presenta en la parte de anexos (Anexo C). 
 
 
 
 
 
 
 120 
b) Prueba final 
 
En esta etapa se presenta la metodología y resultados de la recolección de los datos del 
cuestionario en su versión final. 
Nuevamente se realizaron los análisis previos a los datos resultantes y se finalizó con la 
aplicación de la técnica estadística multivariante elegida de acuerdo a los objetivos 
planteados, con la finalidad de aumentar la capacidad explicativa del modelo y su eficacia 
estadística. Todo esto se presenta en el capítulo 5. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 121 
CAPÍTULO V. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS 
 
 
La introducción de nuevas tecnologías como los servicios de banca móvil (m-banking) se 
ha convertido en una fuente de ventaja competitiva para las organizaciones de cualquier 
industria. 
 
5.1 PROCEDIMIENTO DE RECOLECCIÓN DE DATOS 
 
Los datos fueron recolectados en octubre y noviembre de 2019 en cada país. Las encuestas 
se aplicaron de manera personal cuidando el anonimato de los participantes y 
considerando que fueran usuarios de aplicaciones móviles bancarias. Las encuestas 
completadas se fueron compilando hasta completar 166 para España y 183 para México, 
siendo en total 349. Los resultados de las encuestas se capturaron en el software SPSS 
versión 21.0. 
 
5.2 ANÁLISIS DE DATOS 
 
5.2.1 ANÁLISIS PREVIO DE DATOS 
 
“Un análisis cuidadoso de los datos conduce a una mejor predicción y a una evaluación 
más precisa de la dimensionalidad” (Hair, et al., 2007, p. 31), evitando al investigador 
 
 122 
resultados potencialmente catastróficos en etapas más avanzadas del análisis 
multivariante. 
 
5.2.1.1 DATOS AUSENTES 
 
Una vez capturados las encuestas se llevó a cabo un análisis cuidadoso de los datos con el 
objetivo de identificar los datos ausentes y atípicos, para en su defecto eliminarlos. 
En el caso de España, se eliminaron en un primer momento siete encuestas por no utilizar 
las aplicaciones bancarias y once para México. 
 
5.2.1.2 DATOS ATÍPICOS 
 
Hair et al., (2007, p. 57) define los casos atípicos como “las observaciones con una 
combinación única de características identificables que les diferencia claramente de las 
otras observaciones”. Y para detectarlos se puede hacer desde una perspectiva univariante, 
bivariante o multivariante. 
Para éste trabajo en un primer momento lo que se realizó fue una desviación estándar de 
las respuestas por cuestionario. Hair et al., (2013) menciona que los datos atípicos tienen 
un patrón de línea recta, esto es, ocurre cuando un participante selecciona la misma 
respuesta para todas las variables de manifiesto. Cualquier caso con una desviación 
estándar de cero se considera atípica. Para el presente trabajo, en ésta etapa se eliminaron 
 
 123 
31 encuestas por obtener un resultado muy cercano a 0, 24 de México y siete de España, 
quedando finalmente 148 encuestas válidas para México y 152 para España. 
Se procedió a identificar los casos atípicos univariantes con valores estandarizados 
(valores Z) que exceden el 3 por ser una muestra mayor a 80 observaciones (Hair et al., 
2007, p. 58). Desde ésta perspectiva, sólo pocas observaciones exceden el umbral en una 
sola variable, al igual que fueron pocas observaciones que se identificaron como caso 
atípico univariante sobre más de una variable. Sin embargo, se identificó que algunas 
observaciones (la 37, la 40 y la 160) aparecen varias veces, quizá indicando que existen 
casos atípicos bivariantes (Tabla 18). 
 
Tabla 18. Valores atípicos univariantes con valores estandarizados (valores Z) que 
exceden ±3. 
Variable Casos 
Utilidad percibida 37, 40, 160 
Facilidad de uso 37, 40, 160 
Confianza 40, 55 
Motivación hedónica Ninguno 
Valor social Ninguno 
Valor técnico 40, 97, 132 
Brand app experience 40, 113 
Brand app Engagement Ninguno 
WOM 40, 209 
 Fuente: Elaboración propia. 
 
Posteriormente, se decidió utilizar la D2 de Mahalanobis que “es una medida de la 
distancia de cada observación en un espacio multidimensional respecto al centro medio 
de las observaciones” (Hair, et. al. 2007, p. 58) y se sugiere que “se use un nivel muy 
conservador de 0,001, como valor umbral para la designación como caso atípico” (p. 58). 
En este caso se utilizaron todas las variables métricas, las 300 observaciones y 
 
 124 
considerando el umbral de 0.001. Como resultado se identificaron 13 observaciones (36, 
40, 50, 55, 57, 97, 113, 149, 160, 162, 207, 209, 241) como significativamente diferentes 
(Tabla 19). 
 
Tabla 19. Identificación de valores atípicos multivariantes por país. 
México España 
Folio 
Mahalan
obis 
(D2) D2/gl gl prob Folio 
Mahalan
obis 
(D2) D2/gl gl prob 
1 1.52 0.169 7 1,00 149 32.06 3.562 7 ,00 
2 6.85 0.761 7 ,65 150 10.11 1.123 7 ,34 
3 7.48 0.831 7 ,59 151 6.70 0.745 7 ,67 
4 4.21 0.468 7 ,90 152 13.19 1.466 7 ,15 
5 11.21 1.246 7 ,26 153 7.73 0.859 7 ,56 
6 4.60 0.511 7 ,87 154 7.53 0.836 7 ,58 
7 4.26 0.473 7 ,89 155 8.86 0.985 7 ,45 
8 4.90 0.544 7 ,84 156 2.61 0.290 7 ,98 
9 4.22 0.469 7 ,90 157 2.09 0.232 7 ,99 
10 5.67 0.630 7 ,77 158 5.98 0.664 7 ,74 
11 4.85 0.539 7 ,85 159 4.54 0.505 7 ,87 
12 12.71 1.412 7 ,18 160 26.08 2.898 7 ,00 
13 5.93 0.658 7 ,75 161 6.37 0.708 7 ,70 
14 8.91 0.990 7 ,45 162 24.58 2.732 7 ,00 
15 4.40 0.489 7 ,88 163 8.58 0.954 7 ,48 
16 9.07 1.008 7 ,43 164 16.67 1.852 7 ,05 
17 7.53 0.837 7 ,58 165 4.16 0.462 7 ,90 
18 12.52 1.391 7 ,19 166 9.94 1.104 7 ,36 
19 13.05 1.450 7 ,16 167 15.30 1.701 7 ,08 
20 1.53 0.170 7 1,00 168 6.95 0.772 7 ,64 
21 5.85 0.650 7 ,75 169 12.38 1.376 7 ,19 
22 5.53 0.615 7 ,79 170 10.61 1.179 7 ,30 
23 10.55 1.173 7 ,31 171 7.05 0.783 7 ,63 
24 5.85 0.650 7 ,76 172 2.57 0.285 7 ,98 
25 9.11 1.012 7 ,43 173 12.44 1.382 7 ,19 
26 7.02 0.780 7 ,64 174 4.70 0.522 7 ,86 
27 4.68 0.520 7 ,86 175 2.95 0.328 7 ,97 
28 4.70 0.522 7 ,86 176 12.36 1.373 7 ,19 
29 6.11 0.678 7 ,73 177 6.87 0.763 7 ,65 
30 9.57 1.063 7 ,39 178 8.25 0.917 7 ,51 
31 1.97 0.219 7 ,99 179 4.64 0.516 7 ,86 
32 4.69 0.521 7 ,86 180 2.70 0.301 7 ,97 
33 5.63 0.625 7 ,78 181 14.78 1.642 7 ,10 
34 11.87 1.319 7 ,22 182 7.70 0.855 7 ,56 
35 5.50 0.611 7 ,79 183 8.07 0.897 7 ,53 
36 24.18 2.687 7 ,00 184 5.10 0.567 7 ,83 
37 20.54 2.282 7 ,01 185 5.98 0.664 7 ,74 
38 5.88 0.653 7 ,75 186 5.03 0.558 7 ,83 
39 10.49 1.166 7 ,31 187 5.03 0.558 7 ,83 
 
 125 
40 57.99 6.443 7 ,00 188 10.85 1.206 7 ,29 
41 9.43 1.048 7 ,40 189 9.85 1.095 7 ,36 
42 5.24 0.582 7 ,81 190 20.99 2.332 7 ,01 
43 15.43 1.714 7 ,08 191 2.87 0.319 7 ,97 
44 7.72 0.858 7 ,56 192 5.07 0.563 7 ,83 
45 4.89 0.543 7 ,84 193 6.96 0.773 7 ,64 
46 8.42 0.935 7 ,49 194 12.21 1.356 7 ,20 
47 4.52 0.502 7 ,87 195 3.68 0.409 7 ,93 
48 9.11 1.012 7 ,43 196 11.01 1.224 7 ,27 
49 7.47 0.830 7 ,59 197 3.66 0.406 7 ,93 
50 33.80 3.756 7 ,00 198 12.51 1.390 7 ,19 
51 14.52 1.613 7 ,10 199 0.78 0.087 7 1,00 
52 2.91 0.324 7 ,97 200 3.94 0.437 7 ,92 
53 5.57 0.619 7 ,78 201 11.00 1.222 7 ,28 
54 15.45 1.716 7 ,08 202 3.16 0.351 7 ,96 
55 27.82 3.091 7 ,00 203 9.27 1.030 7 ,41 
56 12.03 1.337 7 ,21 204 3.84 0.427 7 ,92 
57 24.46 2.717 7 ,00 205 13.88 1.543 7 ,13 
58 16.16 1.795 7 ,06 206 10.25 1.139 7 ,33 
59 5.90 0.655 7 ,75 207 25.61 2.845 7 ,00 
60 4.88 0.542 7 ,84 208 18.44 2.049 7 ,03 
61 16.05 1.783 7 ,07 209 31.09 3.455 7 ,00 
62 10.10 1.123 7 ,34 210 17.10 1.900 7 ,05 
63 12.59 1.399 7 ,18 211 4.70 0.523 7 ,86 
64 3.48 0.387 7 ,94 212 5.66 0.628 7 ,77 
65 11.22 1.247 7 ,26 213 7.43 0.825 7 ,59 
66 4.91 0.546 7 ,84 214 6.84 0.760 7 ,65 
67 1.80 0.200 7 ,99215 5.83 0.648 7 ,76 
68 9.41 1.046 7 ,40 216 6.34 0.705 7 ,71 
69 10.41 1.156 7 ,32 217 15.69 1.743 7 ,07 
70 3.38 0.376 7 ,95 218 5.95 0.661 7 ,75 
71 6.73 0.747 7 ,67 219 4.52 0.502 7 ,87 
72 2.14 0.238 7 ,99 220 4.01 0.446 7 ,91 
73 10.15 1.128 7 ,34 221 7.35 0.816 7 ,60 
74 4.94 0.549 7 ,84 222 4.76 0.528 7 ,86 
75 22.49 2.499 7 ,01 223 8.85 0.984 7 ,45 
76 23.00 2.556 7 ,01 224 2.61 0.290 7 ,98 
77 2.55 0.284 7 ,98 225 7.66 0.852 7 ,57 
78 3.67 0.408 7 ,93 226 14.80 1.644 7 ,10 
79 2.09 0.232 7 ,99 227 4.66 0.518 7 ,86 
80 8.98 0.998 7 ,44 228 7.47 0.830 7 ,59 
81 10.28 1.142 7 ,33 229 6.13 0.682 7 ,73 
82 3.49 0.388 7 ,94 230 5.50 0.611 7 ,79 
83 18.88 2.098 7 ,03 231 5.95 0.661 7 ,74 
84 16.81 1.868 7 ,05 232 15.91 1.768 7 ,07 
85 7.93 0.881 7 ,54 233 11.09 1.232 7 ,27 
86 4.08 0.454 7 ,91 234 3.55 0.395 7 ,94 
87 4.26 0.473 7 ,89 235 15.23 1.692 7 ,08 
88 3.74 0.416 7 ,93 236 4.53 0.503 7 ,87 
89 3.68 0.409 7 ,93 237 4.63 0.514 7 ,87 
90 9.22 1.025 7 ,42 238 6.56 0.729 7 ,68 
91 4.74 0.526 7 ,86 239 9.02 1.002 7 ,44 
92 8.74 0.971 7 ,46 240 12.75 1.417 7 ,17 
93 4.63 0.514 7 ,87 241 35.33 3.926 7 ,00 
 
 126 
94 18.59 2.066 7 ,03 242 13.93 1.548 7 ,12 
95 7.09 0.788 7 ,63 243 11.27 1.253 7 ,26 
96 4.94 0.548 7 ,84 244 6.63 0.736 7 ,68 
97 37.73 4.192 7 ,00 245 6.17 0.685 7 ,72 
98 4.73 0.526 7 ,86 246 22.39 2.488 7 ,01 
99 5.31 0.590 7 ,81 247 3.30 0.367 7 ,95 
100 6.15 0.684 7 ,72 248 6.34 0.704 7 ,71 
101 21.45 2.383 7 ,01 249 8.22 0.913 7 ,51 
102 5.90 0.656 7 ,75 250 15.99 1.777 7 ,07 
103 19.18 2.131 7 ,02 251 7.34 0.816 7 ,60 
104 4.98 0.553 7 ,84 252 3.30 0.367 7 ,95 
105 3.42 0.380 7 ,95 253 8.56 0.952 7 ,48 
106 3.81 0.424 7 ,92 254 5.43 0.603 7 ,80 
107 8.16 0.907 7 ,52 255 4.04 0.449 7 ,91 
108 13.65 1.516 7 ,14 256 7.48 0.831 7 ,59 
109 4.98 0.554 7 ,84 257 13.48 1.498 7 ,14 
110 1.92 0.213 7 ,99 258 11.67 1.297 7 ,23 
111 3.91 0.435 7 ,92 259 9.67 1.075 7 ,38 
112 6.96 0.773 7 ,64 260 5.97 0.663 7 ,74 
113 38.31 4.257 7 ,00 261 9.77 1.085 7 ,37 
114 9.44 1.049 7 ,40 262 4.34 0.482 7 ,89 
115 4.03 0.448 7 ,91 263 6.04 0.671 7 ,74 
116 10.34 1.149 7 ,32 264 8.57 0.952 7 ,48 
117 5.85 0.650 7 ,75 265 9.95 1.105 7 ,35 
118 5.96 0.662 7 ,74 266 5.24 0.583 7 ,81 
119 4.61 0.512 7 ,87 267 3.13 0.347 7 ,96 
120 4.62 0.513 7 ,87 268 8.33 0.926 7 ,50 
121 15.27 1.696 7 ,08 269 1.50 0.167 7 1,00 
122 5.73 0.636 7 ,77 270 6.66 0.740 7 ,67 
123 9.43 1.047 7 ,40 271 9.82 1.091 7 ,36 
124 7.65 0.851 7 ,57 272 9.08 1.009 7 ,43 
125 8.00 0.888 7 ,53 273 5.82 0.646 7 ,76 
126 5.65 0.627 7 ,77 274 9.05 1.005 7 ,43 
127 6.78 0.753 7 ,66 275 5.84 0.648 7 ,76 
128 6.78 0.753 7 ,66 276 7.60 0.845 7 ,57 
129 15.35 1.705 7 ,08 277 4.18 0.464 7 ,90 
130 4.83 0.536 7 ,85 278 22.91 2.546 7 ,01 
131 5.14 0.571 7 ,82 279 9.67 1.074 7 ,38 
132 11.51 1.278 7 ,24 280 16.17 1.797 7 ,06 
133 7.87 0.874 7 ,55 281 8.88 0.987 7 ,45 
134 5.82 0.647 7 ,76 282 9.67 1.075 7 ,38 
135 3.35 0.372 7 ,95 283 11.08 1.231 7 ,27 
136 7.71 0.857 7 ,56 284 5.54 0.615 7 ,79 
137 11.56 1.285 7 ,24 285 18.77 2.085 7 ,03 
138 14.66 1.629 7 ,10 286 3.74 0.416 7 ,93 
139 3.64 0.405 7 ,93 287 11.56 1.284 7 ,24 
140 6.06 0.673 7 ,73 288 8.86 0.984 7 ,45 
141 9.18 1.020 7 ,42 289 3.81 0.423 7 ,92 
142 10.52 1.169 7 ,31 290 2.05 0.228 7 ,99 
143 2.49 0.277 7 ,98 291 3.02 0.336 7 ,96 
144 5.56 0.617 7 ,78 292 8.86 0.985 7 ,45 
145 8.59 0.954 7 ,48 293 5.63 0.626 7 ,78 
146 10.17 1.129 7 ,34 294 3.29 0.366 7 ,95 
147 8.36 0.928 7 ,50 295 3.50 0.389 7 ,94 
 
 127 
148 4.00 0.445 7 ,91 296 4.49 0.499 7 ,88 
 297 9.63 1.070 7 ,38 
 298 5.77 0.641 7 ,76 
 299 1.60 0.178 7 1,00 
 300 10.77 1.196 7 ,29 
Fuente: Elaboración propia. 
 
Es interesante resaltar que sólo dos observaciones (40 y 160) habían sido mencionadas en 
el análisis univariante, pero las 11 restantes que solo aparecieron en el test multivariante 
“indican que no son únicas en cada variable aislada sino que son únicas en la combinación 
de variables” (Hair et. al. 2007, p.61). 
Como resultado de éste test diagnóstico, una observación se considera extrema porque 
está presente en seis de las diez variables consideradas y en Mahalanobis fue significativo 
el resultado, por lo que se decidió eliminar únicamente ésta observación. 
Quedando para los posteriores análisis 299 observaciones válidas, 147 para México y 152 
para España. 
 
5.2.2 ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS 
 
De los entrevistados, la totalidad fueron estudiantes de grado y usuarios de alguna 
aplicación móvil bancaria. La tabla 20 muestra los estadísticos descriptivos por país y en 
conjunto y la tabla 21 expone la frecuencia de uso de las apps. 
 
Tabla 20. Estadísticos descriptivos. 
 
País de origen 
Total México España 
Edad Menor de 25 años Recuento 133 147 280 
% del total 44.5% 49.2% 93.6% 
Entre 26 y 39 años Recuento 13 5 18 
 
 128 
% del total 4.3% 1.7% 6.0% 
Entre 40 y 53 años Recuento 1 0 1 
% del total .3% 0.0% .3% 
Total Recuento 147 152 299 
% del total 49.2% 50.8% 100.0% 
Sexo Hombre Recuento 70 77 147 
% del total 23.4% 25.8% 49.2% 
Mujer Recuento 77 75 152 
% del total 25.8% 25.1% 50.8% 
Total Recuento 147 152 299 
% del total 49.2% 50.8% 100.0% 
¿Actualmente 
trabajas? 
Si Recuento 99 38 137 
% del total 33.1% 12.7% 45.8% 
No Recuento 48 114 162 
% del total 16.1% 38.1% 54.2% 
Total Recuento 147 152 299 
% del total 49.2% 50.8% 100.0% 
Fuente: Elaboración propia. 
Tabla 21. Frecuencia de uso de las apps bancarias. 
 
País de origen 
Total México España 
Nunca Recuento 1 1 2 
% del total .3% .3% .7% 
Una vez al año Recuento 0 2 2 
% del total 0.0% .7% .7% 
Varias veces al año Recuento 16 4 20 
% del total 5.4% 1.3% 6.7% 
Una vez al mes Recuento 5 2 7 
% del total 1.7% .7% 2.3% 
Varias veces al mes Recuento 42 35 77 
% del total 14.0% 11.7% 25.8% 
Varias veces a la 
semana 
Recuento 64 92 156 
% del total 21.4% 30.8% 52.2% 
Varias veces al dia Recuento 19 16 35 
% del total 6.4% 5.4% 11.7% 
Fuente: Elaboración propia. 
 
Posteriormente, la tabla 22 presenta el número de apps bancarias utilizadas por los 
encuestados, donde se observa que un 90.3% de los encuestados para ambos países 
utilizan una o dos aplicaciones, mientras que el 9.7% restante utiliza entre tres a seis apps 
bancarias. El tiempo que tienen utilizando este tipo de aplicación el 71.9% de la muestra 
expresó tener más de un año (Tabla 23). 
 
 129 
Respecto a quién intervido en la decisión de utilizar la app bancaria, se observa que en 
México el porcentaje más alto (31.4%) fue por sugerencia del banco y un 6.7% por amigos 
o familiares. Aunque en España también coincidió para éstas dos opciones el porcentaje 
más alto, varió en que intervino más la sugerencia de amigos y/o familiares (22.1%) 
seguido del banco con 17.4% (Tabla 24). 
 
Tabla 22. Número de apps bancarias utilizadas. 
 
País de origen 
Total México España 
1 Recuento 85 84 169 
% del total 28.4% 28.1% 56.5% 
2 Recuento 41 60 101 
% del total 13.7% 20.1% 33.8% 
3 Recuento 18 7 25 
% del total 6.0% 2.3% 8.4% 
4 Recuento 2 1 3 
% del total .7% .3% 1.0% 
6 Recuento 1 0 1 
% del total .3% 0.0% .3% 
Recuento 147 152 299 
% del total 49.2% 50.8% 100.0% 
Fuente: Elaboración propia. 
 
Tabla 23. Tiempo utilizando apps bancarias. 
 
País de origen 
Total México España 
Menos de un año Recuento 45 39 84 
% del total 15.1% 13.0% 28.1% 
Más de un año Recuento 102 113 215 
% del total 34.1% 37.8% 71.9% 
Total Recuento 147 152 299 
% del total 49.2% 50.8% 100.0% 
Fuente: Elaboración propia. 
 
Tabla 24. Comenzaste a usar la app bancaria por sugerencia de: 
 
País de origen 
Total México España 
 Recuento 20 66 86 
 
 130 
Amigos y/o 
familiares 
% del total 
6.7% 22.1% 28.8% 
Banco Recuento 94 52 146 
% del total 31.4% 17.4% 48.8% 
Trabajo Recuento 4 0 4 
% del total 1.3% 0.0% 1.3% 
Motivación propia Recuento 17 14 31 
% del total 5.7% 4.7% 10.4%Amigos y Banco Recuento 6 15 21 
% del total 2.0% 5.0% 7.0% 
Banco y 
motivación propia 
Recuento 4 4 8 
% del total 1.3% 1.3% 2.7% 
Amigos y 
motivación propia 
Recuento 0 1 1 
% del total 0.0% .3% .3% 
Trabajo y 
motivación propia 
Recuento 1 0 1 
% del total .3% 0.0% .3% 
Amigos, banco y 
motivación propia 
Recuento 1 0 1 
% del total 
.3% 0.0% .3% 
Total Recuento 147 152 299 
% del total 49.2% 50.8% 100.0% 
Fuente: Elaboración propia. 
 
De los servicios que más se utilizan, los cinco principales para los mexicanos participantes 
fueron: consulta de saldo (48.5%), transferencia de fondos (33.4%), consulta y/o descarga 
de estados financieros (26.1%), pago de facturas y/o servicios (24.1%) y pagos directos 
del móvil (22.1%). Para los españoles encuestados los cinco servicios más utilizados 
fueron: consulta de saldo (49.8%), pagos directos del móvil (36.1%), transferencia de 
fondos (34.4%), gestión de tarjetas de crédito (23.7%) y compra de servicios (19.7%) 
(Tabla 25). Es evidente que se comienzan a visualizar diferencias entre las dos muestras, 
puesto que en éste caso, los españoles utilizan más los servicios donde hay transferencia 
de fondos o pagos, mientras que los mexicanos se enfocan más en las actividades de 
consulta de información. 
 
 
 
 
 131 
Tabla 25. Servicios utilizados mediante la app bancaria. 
 
País de origen 
Total México España 
Consulta de saldo Si Recuento 145 149 294 
% del total 48.5% 49.8% 98.3% 
No Recuento 2 3 5 
% del total .7% 1.0% 1.7% 
Total Recuento 147 152 299 
% del total 49.2% 50.8% 100.0% 
Consulta y/o descarga de edos. 
financieros 
Si Recuento 78 21 99 
% del total 26.1% 7.0% 33.1% 
No Recuento 69 131 200 
% del total 23.1% 43.8% 66.9% 
Total Recuento 147 152 299 
% del total 49.2% 50.8% 100.0% 
Transferencia de fondos Si Recuento 100 103 203 
% del total 33.4% 34.4% 67.9% 
No Recuento 47 49 96 
% del total 15.7% 16.4% 32.1% 
Total Recuento 147 152 299 
% del total 49.2% 50.8% 100.0% 
Solicitud de chequera Si Recuento 0 6 6 
% del total 0.0% 2.0% 2.0% 
No Recuento 147 146 293 
% del total 49.2% 48.8% 98.0% 
Total Recuento 147 152 299 
% del total 49.2% 50.8% 100.0% 
Pago de facturas y/o servicios Si Recuento 72 40 112 
% del total 24.1% 13.4% 37.5% 
No Recuento 75 112 187 
% del total 25.1% 37.5% 62.5% 
Total Recuento 147 152 299 
% del total 49.2% 50.8% 100.0% 
Pagos directos del móvil Si Recuento 66 108 174 
% del total 22.1% 36.1% 58.2% 
No Recuento 81 44 125 
% del total 27.1% 14.7% 41.8% 
Total Recuento 147 152 299 
% del total 49.2% 50.8% 100.0% 
Compra de servicios Si Recuento 56 59 115 
% del total 18.7% 19.7% 38.5% 
No Recuento 91 93 184 
% del total 30.4% 31.1% 61.5% 
Total Recuento 147 152 299 
% del total 49.2% 50.8% 100.0% 
Gestión de tarjetas de crédito Si Recuento 48 71 119 
% del total 16.1% 23.7% 39.8% 
No Recuento 99 81 180 
% del total 33.1% 27.1% 60.2% 
Total Recuento 147 152 299 
% del total 49.2% 50.8% 100.0% 
Solicitar aumento de límite de 
crédito 
Si Recuento 0 12 12 
% del total 0.0% 4.0% 4.0% 
No Recuento 147 140 287 
% del total 49.2% 46.8% 96.0% 
 
 132 
Total Recuento 147 152 299 
% del total 49.2% 50.8% 100.0% 
Localizar cajeros automáticos Si Recuento 16 23 39 
% del total 5.4% 7.7% 13.0% 
No Recuento 131 129 260 
% del total 43.8% 43.1% 87.0% 
Total Recuento 147 152 299 
% del total 49.2% 50.8% 100.0% 
Recarga móvil Si Recuento 49 6 55 
% del total 16.4% 2.0% 18.4% 
No Recuento 98 146 244 
% del total 32.8% 48.8% 81.6% 
Total Recuento 147 152 299 
% del total 49.2% 50.8% 100.0% 
Pago de créditos Si Recuento 42 7 49 
% del total 14.0% 2.3% 16.4% 
No Recuento 105 145 250 
% del total 35.1% 48.5% 83.6% 
Total Recuento 147 152 299 
% del total 49.2% 50.8% 100.0% 
Fuente: Elaboración propia. 
 
5.2.3 VERIFICACIÓN DE SUPUESTOS 
 
5.2.3.1 NORMALIDAD 
 
La normalidad se refiere a "la forma de la distribución de datos para una variable métrica 
individual y su correspondencia con la distribución normal" (Hair et al., 2007, p. 63). Dos 
medidas, la asimetría y la curtosis, a menudo se utilizan para examinar la normalidad. Los 
test más comunes para evaluar la normalidad de los datos son el de Shapiro-Wilks y el de 
Kolmogorov-Smirnov (Hair et al., 2007), que “comparan los datos con una distribución 
normal que posea la misma media y desviación estándar que la que está en la muestra” 
(Sarstedt y Mooi, 2014, citados en Hair et al., 2019, p. 91). Sin embargo, también se 
sugiere examinar la simetría y la curtosis como medidas de dispersión. 
 
 133 
La simetría valora en qué medida la distribución de las respuestas de la variable están 
equilibradas. Y la curtosis mide que tan plana o puntiaguda está la distribución. Entre más 
cerca del cero esté el resultado tanto de la simetría como de curtosis, se considera que 
tiene una distribución normal (Hari et al., 2019). 
La distribución se considera no normal si la simetría y curtosis (valor 𝑧) excede el valor 
crítico de ± 2.58 a un nivel de probabilidad de 0.01 o/y exceden los valores críticos de ± 
1.96 correspondiente a 0.05 de error (Hair et al., 2007). 
La tabla 26 presenta los estadísticos descriptivos de la muestra, en la que se pueden 
observar el número de casos contemplados para el análisis, la media, la desviación típica, 
varianza, asimetría y curtosis de cada variable latente. En seguida la tabla 27 presenta los 
resultados de la prueba de Kolmogorov-Smirnov. Si se considera el umbral de que mayor 
a 0.5 la variable tiene una distribución normal, se observa que sólo dos de ellas tienen ésta 
característica, valor hedónico (.186) y engagement (.422). 
 
Tabla 26. Estadísticos descriptivos. 
 
N Mínimo Máximo Media Desv. típ. Varianza Asimetría Curtosis 
Estadístico Estadístico Estadístico Estadístico Estadístico Estadístico Estadístico 
Error 
típico Estadístico 
Error 
típico 
Utilidad 
percibida 
299 -4.47167 .77934 .0231068 .91795482 .843 -1.597 .141 2.857 .281 
Facilidad de 
uso 
299 -3.91212 1.05192 .0189574 .94613891 .895 -.957 .141 1.045 .281 
Confianza 
299 -3.97297 1.27187 .0153313 .96571441 .933 -.840 .141 .880 .281 
Valor 
hedónico 
299 -2.89722 1.52024 .0096863 .98747852 .975 -.432 .141 -.177 .281 
Valor social 
299 -.94517 2.63155 -.0067774 .99475093 .990 .939 .141 -.040 .281 
Valor 
técnico 
299 -3.34792 1.18782 .0140197 .97169575 .944 -.918 .141 .524 .281 
Engagement 
299 -2.28927 1.98354 .0025998 1.00066039 1.001 -.058 .141 -.715 .281 
Brand app 
experience 
299 -3.35625 1.05293 .0136675 .97320464 .947 -.911 .141 .434 .281 
WOM 
299 -3.10579 1.21880 .0108413 .98385829 .968 -.695 .141 -.144 .281 
N válido 
(según lista) 
299 
Fuente: Elaboración propia. 
 
 134 
 
 
Tabla 27. Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra. 
 
Utilidad 
percibid
a 
Facilidad 
de uso 
Confianz
a 
Valor 
hedónico 
Valor 
social 
Valor 
técnico 
Engagemen
t 
Brand 
app 
experienc
e 
WOM 
N 299 299 299 299 299 299 299 299 299 
Parámetros 
normalesa,b 
Media 
.0231068 .0189574 .0153313 .0096863 -.0067774 .0140197 .0025998 .0136675 
.010841
3 
Desviaci
ón típica 
.9179548
2 
.9461389
1 
.9657144
1 
.98747852 
.9947509
3 
.9716957
5 
1.00066039 .97320464 
.983858
29 
Diferencias 
más 
extremas 
Absoluta .205 .137 .097 .063 .173 .114 .051 .143 .110 
Positiva .205 .137 .097 .063 .160 .114 .038 .143 .110 
Negativa -.165 -.117 -.092 -.061 -.173 -.110 -.051 -.109 -.107 
Z de Kolmogorov-
Smirnov 
3.545 2.377 1.670 1.090 2.987 1.963 .879 2.469 1.898 
Sig. asintót. (bilateral) 0.000 .000 .008 .186 .000 .001 .422 .000 .001 
Fuente: Elaboración propia. 
 
5.2.3.2 HOMOCEDASTICIDAD 
 
La homocedasticidad se define como “las relaciones de dependencia entre variables. Se 
refiere al supuesto de que las variables dependientes exhiban iguales niveles de varianza 
a lo largo del rango del predictor de las variables…” (Hair et al., 2007, p. 66).El test 
estadítico más común es el de Levene, que evalua si “las varianzas de una única variable 
métrica son iguales a lo largo de cualquier cantidad de grupos” (Hair et al., 2007, p. 67). 
La tabla 28 muestra el resultado obtenido. Considerandose que un valor p menor a 0.05 
significa que las varianzas difieren significativamente, entonce se puede concluir que ocho 
de las nueve variables tienen varianzas diferentes. Por lo que la muestra presenta 
heterocedasticidad. 
 
 
 
 135 
Tabla 28. Tabla de homogeneidad de varianzas. 
 
Estadístico de 
Levene gl1 gl2 Sig. 
Utilidad percibida 10.735 1 297 .001 
Facilidad de uso .517 1 297 .473 
Confianza 1.360 1 297 .244 
Valor hedónico 2.131 1 297 .145 
Valor social 1.445 1 297 .230 
Valor técnico 1.906 1 297 .168 
Engagement .457 1 297 .500 
Brand app experience 1.835 1 297 .177 
WOM .999 1 297 .318 
 Fuente: Elaboración propia. 
5.2.3.4 LINEALIDAD 
 
“La linealidad es un supuesto implícito de todas las técnicas multivariantes basadas en 
medidas de correlación, incluyendo la regresión múltiple, regresión logística, análisis 
factorial y modelos de ecuaciones estructurales” (Hair et al., 2007, p. 67). 
Una forma de analizar la linealidad es mediante la matriz de correlaciones y otra más es 
la regresión múltiple examinando los residuos donde se reflejan cualquier parte no lineal 
de la relación (Hair et al., 2007). 
La Tabla 29 muestra todas las correlaciones entre las nueve variables consideradas en el 
estudio. El examen a la matriz de correlación indica que la variable Brand app experience 
está muy correlacionada positiva y significativamente con cinco de las seis variables que 
funjen como independientes (utilidad percibida, facilidad de uso, confianza, valor 
hedónico y valor técnico) a excepción de la variable valor social (0.107). 
De igual forma, se aprecia que brand app experience como variable predictora de 
Engagement obtuvo un resultado positivo y significativo (0.475), solo unas décimas arriba 
de la variable valor hedónico (0.463). Respecto a WOM como variable dependiente final 
si presentó una correlación positiva y significativa con sus variable predictoras 
 
 136 
Engagement (0.491) y Brand app experience (0.694), aunque también resultó que utilidad 
percibida (0.571) y valor técnico (0.590) obtuvieran una correlación alta con WOM, 
incluso más que el mismo engagement. Sin embargo, no se observa ninguna correlación 
por encima de 0.9, que indicara alta colinealidad entre variables (Hair et al. 2007). 
 
Tabla 29. Matriz de correlaciones de Pearson. 
Variables 1 2 3 4 5 6 7 8 9 
1.Utilidad 
percibida 
1 
2.Facilidad de uso ,677** 1 
3.Confianza ,490** ,423** 1 
4.Motivaciones 
hedónicas 
,507** ,478** ,464** 1 
5.Valor social ,073 -,006 ,042 ,159** 1 
6.Valor técnico ,622** ,591** ,557** ,511** ,098 1 
7.Brand App 
Experience 
,710** ,629** ,560** ,536** ,107 ,786** 1 
8.Engagement ,323** ,243** ,283** ,463** ,306** ,380** ,475** 1 
9.WOM ,571** ,470** ,394** ,461** ,161** ,590** ,694** ,491** 1 
**. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral). 
Fuente: Elaboración propia. 
 
Ante los resultados de las correlaciones se prosiguió a realizar la regresión lineal. En 
primer lugar, se realizó la regresión utilizando brand app experience como variable 
dependiente y Valor técnico, Valor social, Valor hedónico, Confianza, Facilidad de uso, 
Utilidad percibida como variables independientes. Los resultados se muestran en la tabla 
30. El coeficiente de correlación múltiple R=0.845 indica una fuerte correlación entre 
brand app experience y las variables del modelo. R cuadrado corregida = 0.707 indicando 
que un 70.7% de la varianza en brand app experience es explicado por las variables 
utilizadas en el modelo y las estadísticas F asociadas indicaron que es significativo en un 
nivel p<0.01. Basándose en los coeficientes tipificados se observa que valor técnico fue 
 
 137 
el factor más determinante (beta=0.474, p<0.01) seguido por utilidad percibida 
(beta=0.269, p<0.01). El resto de variables tienen un impacto directo menor pero 
significativo, salvo valor hedónico (p>0.05) y valor social (p>0.05). 
Respecto a los estadísticos de colinealidad, Hair et al., (2007, p. 185) establece que 
“cualquier variable con un valor de tolerancia por debajo de 0.19 (o por encima de un VIF 
de 5.3) estaría correlacionada en más de un 0.90, indicando una elevada colinealidad entre 
variables”. En la tabla se observa que el índice de tolerancia de todas las variables está por 
encima de 0.19 y muy abajo del 5.3 en el VIF, al igual que un índice de condicionamiento 
menor a 15, indicando niveles de colinealidad reducidos. 
 
Tabla 30. Resumen del Modelo 1. 
R R cuadrado R cuadrado corregida Error típ. de la estimación 
,845a ,713 ,707 ,54092548 
ANOVAa 
Suma de cuadrados gl 
Media 
cuadrática 
F Sig. 
Regresión 212,561 6 35,427 121,076 ,000b 
Residual 85,439 292 ,293 
Total 298,000 298 
Coeficientesa 
 Coeficientes no 
estandarizados 
Coeficientes 
tipificados 
t Sig. 
Estadísticos de 
colinealidad 
Diagnóstico de 
colinealidad 
 
B 
Error 
típ. 
Beta Tolerancia FIV Autovalores 
Índice de 
condición 
(Constante) -,017 ,031 -,558 ,577 3,151 1,000 
Utilidad 
percibida 
,293 ,051 ,269 5,698 ,000 ,440 2,272 1,024 1,754 
Facilidad 
de uso 
,103 ,048 ,098 2,154 ,032 ,479 2,090 ,994 1,780 
Confianza ,095 ,041 ,092 2,331 ,020 ,628 1,593 ,621 2,253 
Valor 
hedónico 
,065 ,040 ,064 1,609 ,109 ,626 1,597 ,524 2,452 
Valor 
social 
,027 ,032 ,027 ,845 ,399 ,958 1,044 ,373 2,908 
Valor 
técnico 
,488 ,047 ,474 10,438 ,000 ,476 2,099 ,313 3,174 
a Variable dependiente: Brand App Experience 
b Variables predictoras: (Constante), Valor técnico, Valor social, Valor hedónico, Confianza, Facilidad de 
uso, Utilidad percibida. 
Fuente: Elaboración propia. 
 
 138 
 
 
La tabla 31 presenta los resultados del modelo 2 que considera como variable dependiente 
Engagement y la independiente Brand app experience. El valor de R indica una 
correlación moderada de 0,475 entre las variables y una R cuadrada corregida de 0,223, 
lo que significa que la varianza de engagement es explicada en un 22.3% por brand app 
experience, que aunque es baja fue significativa en el valor de F (p<0.000). Se obtuvo una 
beta de 0.475 y un p value significativo (p<0.000). Y no hay indicios de colinealidad 
porque están por debajo de los límites establecidos. 
 
Tabla 31. Resumen del Modelo 2. 
R R cuadrado R cuadrado corregida Error típ. de la estimación 
,475a ,226 ,223 ,88188337 
ANOVAa 
Suma de cuadrados gl 
Media 
cuadrática 
F Sig. 
Regresión 67,411 1 67,411 86,678 ,000b 
Residual 230,982 297 ,778 
Total 298,394 298 
Coeficientesa 
 Coeficientes no 
estandarizados 
Coeficientes 
tipificados 
t Sig. 
Estadísticos de 
colinealidad 
Diagnóstico de 
colinealidad 
 
B 
Error 
típ. 
Beta Tolerancia FIV Autovalores 
Índice de 
condición 
(Constante) ,003 ,051 ,051 ,959 1,000 1,000 
Brand app 
experience 
,476 ,051 ,475 9,310 ,000 1,000 1,000 1,000 1,000 
a Variable dependiente: Engagement 
b Variables predictoras: (Constante), Brand app experience. 
Fuente: Elaboración propia. 
 
El modelo 3 presentado en la tabla 32 hace alusión a la variable WOM como dependiente 
y brand app experience y engagement como independientes. Los resultados señalan un 
valor R de 0.718 y un R cuadrado corregido de 0.513, lo que significa que la varianza de 
WOM se ve explicada en un 51.3% por engagement y brand app experience. Los valores 
 
 139 
de F resultaron significativos (p<.000) al igual que los coeficientes beta tipificados para 
engagement (beta=0.208, p<.000) y brand app experience (beta=0.595, p<0.000), solo 
que ésta última variable es la determinante más alta de WOM. 
 
Tabla 32. Resumen del Modelo 3. 
R 
R 
cuadrado 
R cuadrado corregida Errortíp. de la estimación 
,718a ,516 ,513 ,68686423 
ANOVAa 
Suma de cuadrados gl 
Media 
cuadrátic
a 
F Sig. 
Regresión 148,810 2 74,405 157,710 ,000b 
Residual 139,648 296 ,472 
Total 288,457 298 
Coeficientesa 
 Coeficientes no 
estandarizados 
Coeficient
es 
tipificados 
t Sig. 
Estadísticos de 
colinealidad 
Diagnóstico de 
colinealidad 
 
B 
Error 
típ. 
Beta Tolerancia FIV Autovalores 
Índice de 
condición 
(Constante) ,010 ,040 ,260 ,795 1,475 1,000 
Brand app 
experience 
,586 ,045 ,595 12,953 ,000 ,774 1,292 1,000 1,215 
Engagement ,205 ,045 ,208 4,533 ,000 ,774 1,292 ,525 1,677 
a Variable dependiente: WOM 
b Variables predictoras: (Constante), Brand app experience, Engagement. 
Fuente: Elaboración propia. 
 
Cosiderando los resultados obtenidos en los supuestos, esto es, distribuciones no normales 
para éste trabajo, se puede entender que un posible factor sea por la diferencia de 
ciudadanía de los usuarios de las aplicaciones bancarias que respondieron las encuestas 
(español y mexicano). Por lo que para disminuir los problemas que la no normalidad pueda 
causar, se decidió utilizar los mínimos cuadrados parciales (PLS) para probar los modelos 
estructurales y de medición. 
De acuerdo con Hair et al., (2013), el enfoque PLS-SEM es un método no paramétrico 
que no requiere normalidad. En segundo lugar, el impacto de la no normalidad disminuye 
 
 140 
a medida que el tamaño de la muestra se acerca o supera los 200 (Hair et al., 2009). En 
este estudio, se utilizaron 299 casos para analizar el modelo de investigación. Por lo tanto, 
no se utilizaron técnicas de transformación para mejorar la distribución de los datos. 
Además se realizó un análisis de comparación de medias por país para identificar si entre 
países hay diferencias significativas, que en el caso de ser positivo, se tuvo que dividir la 
muestra y la posterior comprobación del modelo por separado. 
 
5.2.4 PRUEBA PARA IDENTIFICAR DIFERENCIAS ENTRE PAÍSES 
 
En vista de la no normalidad de los datos, explicada anteriormente, se procedió a realizar 
una comparación de medias utilizando ANOVA de un solo factor. Considerando la 
variable de segmentación el país de origen de los encuestados, en este caso, España y 
México. 
La tabla 33 presenta los resultados obtenidos. Si el nivel de significancia intra grupos es 
menor o igual a 0.05, se rechaza la hipótesis de igualdad de medias, si es mayor se acepta 
la igualdad de medias. 
En este caso, los resultados evidencian que efectivamente hay diferencia en las medias de 
las variables para ambos países, ya que sólo dos de las ocho variables, facilidad de uso y 
brand app experience, tienen un nivel de significancia mayor al umbral establecido, las 
restantes son diferentes. Por lo tanto, los análisis posteriores se realizaron separando 
ambas muestras. 
 
 
 
 141 
Tabla 33. ANOVA de un factor. 
 
Suma de 
cuadrados gl 
Media 
cuadrática F Sig. 
Utilidad percibida Inter-grupos 6.993 1 6.993 8.508 .004 
Intra-grupos 244.114 297 .822 
Total 251.107 298 
Facilidad de uso Inter-grupos 1.793 1 1.793 2.009 .157 
Intra-grupos 264.971 297 .892 
Total 266.763 298 
Confianza Inter-grupos 4.885 1 4.885 5.314 .022 
Intra-grupos 273.031 297 .919 
Total 277.916 298 
Valor hedónico Inter-grupos 48.080 1 48.080 58.885 .000 
Intra-grupos 242.504 297 .817 
Total 290.584 298 
Valor social Inter-grupos 4.606 1 4.606 4.713 .031 
Intra-grupos 290.274 297 .977 
Total 294.880 298 
Valor técnico Inter-grupos 7.912 1 7.912 8.593 .004 
Intra-grupos 273.458 297 .921 
Total 281.369 298 
Engagement Inter-grupos 16.145 1 16.145 16.989 .000 
Intra-grupos 282.248 297 .950 
Total 298.394 298 
Brand app experience Inter-grupos 3.340 1 3.340 3.557 .060 
Intra-grupos 278.903 297 .939 
Total 282.244 298 
WOM Inter-grupos 2.584 1 2.584 2.685 .102 
Intra-grupos 285.873 297 .963 
Total 288.457 298 
Fuente: Elaboración propia. 
 
5.2.3 MODELO ESTRUCTURAL 
5.2.3.1 MÉTODO DE ANÁLISIS 
 
Ante los resultados presentados en los puntos anteriores, donde la muestra general de 
encuestas se redujo (n=299) una vez que se hizo la limpieza, y ante la distribución no 
normal de los datos sumado a las diferencias estadísticas entre países; los análisis 
 
 142 
posteriores para la comprobación del modelo estructural se ajustaron conforme la 
literatura lo presenta según las características de los datos con los que se cuenta. 
Por tal motivo, aunque desde un principio se tenía pensado realizar el análisis 
multivariante mediante la técnica confirmatoria de segunda generación “Modelización de 
ecuaciones estructurales basada en la covarianza (CB-SEM, por sus siglas en inglés, 
covariance-based structural equation modeling)” que consiste en determinar “en qué 
medida un modelo teórico propuesto puede estimar la matriz de covarianzas de un 
conjunto de datos procedentes de una muestra” (Hair, Hult, Ringle, Sarstedt, Castillo, 
Cepeda y Roldán, 2017, p. 28) con el objetivo fundamentalmente de confirmar o rechazar 
teorías, según sea el caso. Se optó por continuar con el análisis multivariante pero 
utilizando otra técnica de segunda generación denominada “Modelización path PLS” 
(PLS-SEM, partial least squares). 
Cuando se trabaja con ecuaciones estructurales lo más deseable es trabajar con 
distribuciones normales, especialmente con CB-SEM, sin embargo al no cumplirse las 
características, se tienen que buscar técnicas estadísticas alternas que permitan medir el 
modelo. Ante este contexto, se consideró la posibilidad de utilizar PLS-SEM. 
PLS-SEM se considera un método no parámétrico y aunque no realiza ningún supuesto 
sobre la distribución de los datos, es importante tenerla en cuenta, y se puede utilizar como 
una alternativa a CB-SEM cuando “la teoría esté menos desarrollada y el objetivo sea la 
predicción y la explicación de contructos clave” (Ringle, 2012, citado en Hair et al., 2017, 
p. 40), puesto que el enfoque de cada técnica es diferente al tratar las variables latentes en 
el modelo (Hair et al., 2017). 
 
 143 
PLS-SEM al igual que CB-SEM requiere que los investigadores estimen el tamaño de la 
muestra considerando en primer lugar el tamaño de la población, pero además las 
características del modelo y de los datos a utilizar. Algo de lo que han abusado muchos 
investigadores y es lamentable, es el hecho de que piensan que en ésta técnica de PLS-
SEM el tamaño de muestra es relativo y no juega un papel importante, utilizando tamaños 
muestrales muy pequeños que nada tienen que ver con la representatividad del tamaño de 
la población, además que no garantizan el tamaño mínimo necesario para que los 
resultados estadísticos sea por CB-SEM, o por PLS-SEM como es el caso tengan un nivel 
adecuado de potencia estadística. Esto es, se caería en riesgo de cometer error Tipo II por 
manejar un tamaño de muestra insuficiente cuyos resultados no revelen un efecto 
significativo que sí lo presente la población, o por otra parte no poder generalizar los 
resultados (Hair et al., 2017). 
Para cumplir con los requisitos mínimos del tamaño muestral en PLS-SEM se sugiere 
utilizar las reglas proporcionadas por Cohen (1992) a partir de sus análisis de 
potencia estadística en modelos de regresiones múltiples, siempre y cuando los 
modelos de medida tengan una calidad aceptable en términos de cargas externas 
(arriba de 0.70) (Hair et al., 2017, p. 51). 
 
Siguiendo a Cohen (1992) establece que si en el modelo de medida y estructural el número 
máximo de variables independientes es de seis como éste caso, se necesitarían unas 48 
observaciones para alcanzar una potencia estadística del 80% para obtener valores de R2 
de al menos 0.25 (con un 5% de probabilidad de error). 
 
 
 
 144 
5.2.3.2 RESULTADOS EN PLS-SEM Y SU VALORACIÓN 
 
Los resultados de PLS-SEM se analizany evalúan siguiendo un proceso sistemático, cuyo 
objetivo es maximizar la varianza explicada de las variables latentes endógenas del 
modelo PLS y la evaluación de los modelos de medida y estructural se centran en 
estadísticos que proporcionen la capacidad predictiva del modelo (Hair et al., 2017). 
 Al igual que en CB-SEM, los índices más importantes del modelo de medida son 
 la fiabilidad, la validez convergente y la validez discriminante. En el modelo 
 estructural, las métricas más destacadas son R2 (varianza explicada), f2 (tamaño 
 del efecto), Q2 (relevancia predictiva) y la magnitud y significancia estadística de 
 los coeficientes path estructurales (Hair et al., 2017, p. 142). 
 
Sin embargo, aunque CB-SEM utiliza algunas de éstas medidas, proporciona además, 
medidas de bondad de ajuste diferentes a PLS-SEM. En el caso de CB-SEM, sus medidas 
de bondad de ajuste están basadas en la discrepancia existente entre la matriz de 
covarianzas del modelo teórico (modelo especificado) y del modelo empírico. Mientras 
que PLS-SEM, se apoya en la varianza en lugar de las covarianzas, y se concentra en la 
discrepancia entre los valores observados (en las variables manifiestas) o aproximados (en 
caso de variables latentes) de las variables dependientes y los valores que se predicen en 
el modelo en cuestión. Sin embargo, es importante mencionar que se han propuesto 
diferentes medidas de ajuste para PLS-SEM pero se encuentran en fases iniciales de 
desarrollo (Hair et al., 2017). 
Para llegar a los resultados en PLS-SEM, se deben de analizar los datos en dos etapas, la 
primera corresponde a la evaluación de los modelos de medida (modelos de medida 
reflectivos y formativos) y la segunda a la evaluación del modelo estructural. A 
 
 145 
continuación se detalla paso a paso el procedimiento que se sigue y el cual fue aplicado 
para evaluar los datos del modelo de éste proyecto de investigación. 
1) Una vez que ya se tienen los datos en el programa SmarthPLS se calcula el algoritmo 
de PLS o estimación del modelo, que muestra las cargas factoriales de cada indicador, 
los coeficientes de regresión estandarizados, los coeficientes path y el R2. Los 
resultados se observan en la Ilustración 5 y tabla 34 para México y en la ilustración 6 
y tabla 41 para España. Posteriormente, se tiene que evaluar el modelo de 
investigación, el cual requiere de la evaluación del modelo de medida reflectivo y del 
modelo de medida formativo. 
2) La evaluación del modelo de medida reflectivo se lleva a cabo a través de: 
a) la consistencia interna (alfa de cronbach y fiabilidad compuesta); que indica la 
fiabilidad del constructo. Chin (1998) menciona que cuando se utiliza PLS la 
fiabilidad compuesta es más adecuada que el alfa de cronbach, puesto que no 
asume que todos los indicadores reciben la misma ponderación. El valor sugerido 
para validar estos indicadores debe ser de al menos 0.7, principalmente para 
investigaciones exploratorias, y 0.8 y 0.9 para etapas más avanzadas de la 
investigación (Nunnally y Bernstein, 1994; Hair et al., 2017). 
b) la validez convergente que es el “grado en el que una medida correlaciona 
positivamente con medidas alternativas del mismo constructo” (Hair et al., 2017, 
p.150) y se evalua mediante la fiabilidad del indicador y la varianza media extraída 
(AVE, por sus siglas en inglés); que significa que un único constructo subyacente 
es representado por un conjunto de indicadores, ítems o reactivos (Henseler, 
Ringle y Sinkovics, 2009), y que es validado por la AVE (Fornell y Lacker, 1981). 
 
 146 
Su valor debe ser mayor o igual a 0.5, esto es, cada constructo o variable explica 
al menos el 50% de la varianza de los indicadores. 
 Por otra parte, la fiabilidad de la variable latente o constructo permite observar la 
 consistencia de sus indicadores, es decir, las correlaciones simples de las 
 medidas o indicadores con su respectivo constructo y valorada examinando 
 las cargas o pesos factoriales (). Las cargas factoriales deben ser mayores 
 de 0.707 (Carmines y Zeller, 1979; Hair et al., 2017), eliminando aquellos 
 indicadores con cargas menores (Hair, Ringle y Sarstedt, 2011) y volviendo 
 a correr el modelo para estimar los resultados (Urbach y Ahlemann, 2010). 
c) la validez discriminate es definida por Hair et al., (2017) como “el grado en que 
un constructo es verdaderamente distinto de los otros constructos siguiendo los 
estándares empíricos (p.152). Para su medición se pueden utilizar tres métodos, el 
primero corresponde al criterio de Fornell-Larcker, el segundo a las cargas 
cruzadas entre indicadores y variables latentes y el tercer método a la ratio 
heterotrait-monotrail (HTMT). 
 Henseler, Ringle y Sartedt (2016) demostraron que la ratio HTMT detecta de mejor 
 forma la falta de validez. Hair et al., (2017) establece que la ratio HTMT es “una 
 estimación de lo que sería la correlación real entre dos constructos, si fuesen 
 medidos de una forma perfecta” (p. 155). La ratio HTMT debe ser menor a uno o, 
 Gold, Malhotra y Segars (2001) dicen que menor a 0.90 coincidiendo con Hair et 
 al., (2017). Entre más cerca de uno esté indica falta de calidez discriminante. 
3) El siguiente paso es evaluar el modelo de medida formativo. En este caso el modelo 
de investigación sólo incluyó ítems reflectivos, por lo que éste paso no se realizó. 
 
 147 
4) En seguida corresponde evaluar el modelo estructural. Para realizar este paso es 
necesario considerar cinco aspectos: 
a) evaluación de colinealidad, mediante el factor de inflación de la varianza (FIV) 
cuyo valor debe ser menor a cinco para que no haya indicios de multicolinealidad; 
y el nivel de tolerancia, se encuentre por debajo de 0.20 (Hair et al., 2017). 
b) evaluación del signo algebráico, magnitud y significancia estadística de los 
coeficientes path. Primero se comienza revisando el signo algebráico que fue 
postulado en la hipótesis, en caso de ser contrario a lo planteado, la hipótesis será 
rechazada. Luego se revisa la magnitud y la significancia estadística. Los valores 
de los coeficientes path oscilan entre +1 y -1; entre más cercanos a +1 
representarán relaciones positivas fuertes y visceversa para los valores negativos, 
que también son estadísticamente significativos. Pero cuanto más cercano a 0 estén 
los coeficientes estimados, más débiles serán las relaciones (Hair et al., 2017). 
 El nivel de significancia estadística depende del error estándar que se deriva del 
 proceso de bootstrapping y que permite calcular los valores t empíricos y los 
 valores p para todos los coeficientes path estructurales. Para que el coeficiente sea 
 considerado estadísticamente significativo con una determinada probabilidad de 
 error (nivel de significancia), el valor t debe ser mayor al valor crítico. Hair et al., 
 (2017) mencionan que 
 …para test de dos colas los valores críticos utilizados con 1,65 (nivel de 
 significación = 10%), 1,96 (nivel de significación = 5%) y 2,57 (nivel de 
 significación = 1%). Para test de una cola son 1,28 (nivel de significación = 10%), 
 1,65 (nivel de significación = 5%) y 2,33 (nivel de significación = 1%) (p. 239). 
 
 
 148 
Cuando en un modelo las hipótesis indican la relación de la dirección (+ ó -), es 
necesario usar una distribución t de una cola con n-grados de libertad, donde n es 
número de sub muestras (bootstraping = 5000 sub muestras; t = 0.05; 4999 = 1645; t 
= 0.01; 4999 = 2327; t = 0.001; 4999 = 3092); para distribuciones de dos colas con n-
1 (t= 0.1; 4999 = 1645; t = 0.05; 4999 = 1960; t = 0.01; 4999 = 2577; t = 0.001; 4999 
= 3292). 
Cuando el resultado de t está debajo de un determinado valor umbral, significa que no 
es posible tener confianza en la distribución y así las hipótesis no se verifican. En 
marketing, generalmente se asume un valor de significación de 5% (Hair et al. 2017). 
Respecto a los valores p, cuando seasume un nivel de significación de 5%, éste debe 
ser menor que 0,05. 
 
c) valoración del R2, que representa la cantidad de varianza en un constructo 
dependiente que es explicada por todos los constructos antecedentes asociados al 
mismo y cuyos valores oscilan entre cero y uno, entre más alto, mayor será el nivel 
de precisión en la predicción. Es la medida del valor predictivo del modelo y por 
tanto el poder predictivo de la muestra (Hair et al. 2017). Según Hair et al. (2011) 
y Henseler et al., (2009) en marketing se consideran valores de R2 de 0.75 como 
importantes, 0.50 moderados y 0.25 débiles (Hair et al., 2017). 
 El coeficiente de determinación ajustado (R2adj) puede ser utilizado como un 
 criterio para evitar el sesgo a favor de modelos complejos, puesto que se ajusta o 
 modifica considerando el número de constructos exógenos en relación al tamaño 
 muestral (Hair et al., 2017). 
 
 149 
d) valoración de los efectos (f2), que corresponde al valor de R2 de las variables 
latentes endógenas cuando un constructo exógeno específico se incluye o excluye 
del modelo (Hair et al., 2017). Cohen (1998) establece que para evaluar f2 los 
valores son los siguientes: 0.35, 0.15 y 0.02, representando efectos grandes, 
moderados o pequeños, respectivamente. Valores menores a 0.02 significa que no 
hay efectos. 
e) valoración de la Q2 como criterio predictivo adicional al R2. Chin (1998) menciona 
que la relevancia predictiva del modelo estructural o de los constructos, debe ser 
positiva y superior a cero (Hair et al., 2017). Hair et al., (2019) señala que la 
relevancia predictiva de un modelo estructural PLS debe ser mayor a cero, 0.25 y 
0.50, siendo pequeña, mediana y grande, respectivamente. 
f) Criterio de ajuste del modelo. Según Hair et al., (2017) para testar la teoría se 
puede utilizar la normalización de raíz cuadrada media residual (SRMR). Pero 
aclarando que ésta medida no ha sido investigada en profundidad en el contexto 
de PLS-SEM y por tanto, los umbrales aún no están definidos. Byrne (2008) 
considera que un valor SRMR menor a 0.05 indica un ajuste aceptable, aunque 
Hair et al., (2017) establece que menor a 0.08 indica un buen ajuste con un enfoque 
conservador. Un valor de cero indicaría un ajuste perfecto. 
 
 
 
 
 150 
5.2.3.2.1 Resultados para la muestra de México 
 
A continuación se muestran los resultados obtenidos para la muestra de mexicanos 
usuarios de aplicaciones bancarias, siguiendo la metodología establecida por Hair et al. 
(2017) y explicada con anterioridad. 
Los resultados del modelo interno o modelo de medida reflectivo se presentan en la tabla 
34, la cual muestra los criterios de validez convergente, fiabilidad de consistencia interna 
y validez discriminante, en todos los casos cumpliendo con el umbral mínimo establecido. 
En seguida, se presentan los resultados de los factores de inflación de varianza (VIF) (tabla 
35), los resultados de R cuadrado (tabla 36), los tamaños de los efectos y su significancia 
(f2) (tabla 37 y 38), los resultados de los coeficientes de trayectoria (y su significancia) 
(tabla 39 e Ilustración 5) y finalmente los valores de Q2 basados en el procedimiento de 
blindfolding (tabla 40). 
 
 
Tabla 34. Resumen de los resultados para los modelos de medida reflectivos - México. 
Variable 
latente 
Ítem 
Validez convergente Fiabilidad de consistencia interna 
Validez 
discriminante 
Carga 
externa 
Comunalidad 
del indicador 
Varianza 
extraída media 
(AVE) 
Alfa de 
Cronbach 
Fiabilidad 
compuesta 
Los 
intervalos de 
confianza de 
HTMT no 
incluyen el 
valor 1 
> 0.70 > 0.50 > 0.50 0.60 – 0.90 0.60 – 0.90 
Brand app 
engagement 
p16_1 0.718 0.516 
0.652 0.867 0.903 Si 
p16_2 0.756 0.572 
p16_4 0.821 0.674 
p16_5 0.839 0.704 
p16_6 0.893 0.797 
Brand app 
experience 
p14_1 0.857 0.734 
0.753 0.918 0.938 Si p14_2 0.874 0.764 
p14_3 0.871 0.759 
 
 151 
p15_2 0.853 0.728 
p15_3 0.884 0.781 
Confianza 
p6_1 0.763 0.582 
0.644 0.862 0.900 Si 
p6_2 0.794 0.630 
p6_3 0.785 0.616 
p6_4 0.855 0.731 
p6_5 0.812 0.659 
Facilidad 
de uso 
p4_1 0.838 0.702 
0.622 0.847 0.891 Si 
p4_2 0.709 0.503 
p4_3 0.869 0.755 
p4_4 0.743 0.552 
p4_5 0.774 0.599 
Utilidad 
percibida 
p3_1 0.777 0.604 
0.635 0.809 0.874 Si 
p3_3 0.757 0.573 
p3_5 0.815 0.664 
p3_6 0.837 0.701 
Valor 
hedónico 
p7_1 0.884 0.781 
0.528 0.596 0.757 Si p7_2 0.427 0.182 
p7_3 0.788 0.621 
Valor social 
p9_1 0.878 0.771 
0.841 0.907 0.940 Si p9_2 0.949 0.901 
p9_3 0.922 0.850 
Valor 
técnico 
p13_1 0.801 0.642 
0.599 0.888 0.912 Si 
p13_2 0.725 0.526 
p13_3 0.810 0.656 
p13_4 0.756 0.572 
p13_5 0.770 0.593 
p13_6 0.843 0.711 
p13_8 0.704 0.496 
WOM 
p17_1 0.881 0.776 
0.754 0.838 0.902 Si p17_2 0.873 0.762 
p17_3 0.850 0.723 
Fuente: Elaboración propia. 
 
Tabla 35. Valores VIF del modelo estructural - México. 
 Hipótesis VIF 
Brand app engagement →WOM 1.523 
Brand app experience → Brand app 
engagement 
1.000 
Brand app experience →WOM 1.523 
Confianza → Brand app experience 1.564 
Facilidad de uso → Brand app 
experience 
1.964 
Facilidad de uso → Utilidad percibida 1.000 
 
 152 
Utilidad percibida → Brand app 
experience 
2.319 
Valor hedónico → Brand app 
experience 
1.941 
Valor social → Brand app experience 1.078 
Valor técnico → Brand app experience 1.790 
Fuente: Elaboración propia. 
 
Los resultados de R2adj señalan que brand app experience es explicada en un 62.5% por 
las variables de valor hedónico, utilidad percibida y valor técnico. Brand app engagement 
es explicado en un 33.9% por brand app experience. Y finalmente brand app experience 
y brand app engagement explican en un 46.9% a WOM. Que según los umbrales 
establecidos en la literatura se puede considerar valores entre moderados y altos. 
 
Tabla 36. R cuadrado - México. 
 R cuadrado R cuadrado ajustada 
Brand app engagement 0.344 0.339 
Brand app experience 0.640 0.625 
Utilidad percibida 0.448 0.444 
WOM 0.476 0.469 
Fuente: Elaboración propia. 
 
Respecto a los resultados del modelo para los coeficientes path de la muestra mexicana, 
estos son los resultados: valor hedónico (0.223, p=0.006), utilidad percibida (0.210, 
p=0.021) y valor técnico (0.391, p=0.000) se relacionan positiva y significativamente con 
brand app experience. Por lo tanto, las hipótesis 1, 4 y 5 son soportadas, respectivamente. 
Facilidad de uso se relaciona positiva y significativamente con utilidad percibida (0.669, 
p=0.000), por lo que la hipótesis 3 tambien es comprobada. Sin embargo, la facilidad de 
uso con brand app experience (0.122, p=0.107), no tuvo un resultado favorecedor, 
rechazándose la hipótesis 2; al igual que valor social (-0.002, p= 0.965) y confianza 
 
 153 
(0.022; p=0.816) con brand app experience, rechazándose también las hipótesis 6 y 7 
respectivamente. 
Por otro lado, brand app experience (0.586, p=0.000) tuvo un impacto positivo y 
significativo en brand app engagement y en WOM (0.436, p=0.000), comprobrándose las 
hipótesis 8 y 9, respectivamente. Asi como brand app engagement sobre WOM (0.337, 
p=0.000), correspondiente a la hipótesis 10. 
 
Tabla 37. Resultados del test de significación para los coeficientes path del modelo 
estructural - México. 
 
Coeficientes 
path 
Valores 
t 
Valores p 
Intervalos de 
confianza del 
95% 
Significaciónª 
(p<0.05) 
Brand app engagement 
→WOM 
0.337 5.449 0.000 [0.217, 0.460] Si 
Brand app experience → 
Brand app engagement 
0.586 11.738 0.000 [0.474, 0.673] Si 
Brand app experience → 
WOM 
0.436 4.504 0.000 [0.233, 0.610] Si 
Confianza → Brand app 
experience 
0.022 0.233 0.816 [-0.153, 0.206] No 
Facilidad de uso → Brand 
app experience 
0.122 1.614 0.107 [-0.012, 0.282] No 
Facilidad de uso → Utilidad 
percibida 
0.669 10.849 0.000 [0.533, 0.774] Si 
Utilidad percibida → Brand 
app experience 
0.210 2.301 0.021 [0.038, 0.397] Si 
Valorhedónico → Brand 
app experience 
0.223 2.769 0.006 [0.059, 0.372] Si 
Valor social → Brand app 
experience 
-0.002 0.043 0.965 [-0.084, 0.071] No 
Valor técnico → Brand app 
experience 
0.391 4.706 0.000 [0.236, 0.560] Si 
ª Intervalos de confianza bootstrap para testar la significación. 
Fuente: Elaboración propia. 
 
En lo que respecta a los valores de f2, se observa que para todas las hipótesis se obtuvo un 
valor moderado o grande, salvo en el caso de confianza y valor social hacia brand app 
experience. 
 
 154 
 
Tabla 38. f cuadrado - México. 
 Hipótesis f cuadrado 
Brand app engagement →WOM 0.143 
Brand app experience → Brand app 
engagement 
0.523 
Brand app experience →WOM 0.238 
Confianza → Brand app experience 0.001 
Facilidad de uso → Brand app 
experience 
0.021 
Facilidad de uso → Utilidad percibida 0.810 
Utilidad percibida → Brand app 
experience 
0.053 
Valor hedónico → Brand app 
experience 
0.071 
Valor social → Brand app experience 0.000 
Valor técnico → Brand app experience 0.237 
Fuente: Elaboración propia. 
 
Tabla 39. Resultados del test de significación para los efectos totales - México. 
 
Efectos 
totales 
Valores 
t 
Valores p 
Intervalos de 
confianza del 
95% 
Significaciónª 
(p<0.05) 
Confianza → Brand app 
engagement 
0.013 0.232 0.817 
[-0.094, 0.118] 
No 
Confianza → WOM 0.014 0.234 0.815 [-0.107, 0.125] No 
Facilidad de uso → Brand 
app engagement 
0.154 2.768 0.006 
[0.055, 0.274] 
Si 
Facilidad de uso → WOM 0.166 2.493 0.013 [0.053, 0.313] Si 
Utilidad percibida → Brand 
app engagement 
0.123 2.192 0.028 
[0.022, 0.244] 
Si 
Utilidad percibida → WOM 0.133 2.059 0.040 [0.021, 0.278] Si 
Valor hedónico → Brand 
app engagement 
0.131 2.635 0.008 
[0.036, 0.227] 
Si 
Valor hedónico → WOM 0.141 2.563 0.010 [0.036, 0.249] Si 
Valor social → Brand app 
engagement 
-0.001 0.043 0.966 
[-0.049, 0.042] 
No 
Valor social → WOM -0.001 0.043 0.965 [-0.053, 0.045] No 
Valor técnico → Brand app 
engagement 
0.229 4.577 0.000 
[0.141, 0.336] 
Si 
Valor técnico → WOM 0.248 4.664 0.000 [0.154, 0.360] Si 
ª Intervalos de confianza bootstrap para testar la significación. 
Fuente: Elaboración propia. 
 
 
 
 
 155 
Tabla 40. Redundancia de constructo validada de forma cruzada - México. 
 SSO SSE Q² (=1-SSE/SSO) 
Brand app engagement 735.000 582.723 0.207 
Brand app experience 735.000 391.131 0.468 
Confianza 735.000 735.000 
Facilidad de uso 735.000 735.000 
Utilidad percibida 588.000 432.410 0.265 
Valor hedónico 441.000 441.000 
Valor social 441.000 441.000 
Valor técnico 1029.000 1029.000 
WOM 441.000 287.504 0.348 
Fuente: Elaboración propia. 
 
Ilustración 5. Estimación del modelo path para México. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 156 
5.2.3.2.2 Resultados para la muestra de España 
 
 
A continuación se muestran los resultados obtenidos para la muestra de españoles usuarios 
de aplicaciones bancarias, siguiendo la misma metodología establecida por Hair et al. 
(2017) y utilizada con anterioridad para la muestra de México. 
Los resultados del modelo interno o modelo de medida reflectivo se presentan en la tabla 
41, la cual muestra los criterios de validez convergente, fiabilidad de consistencia interna 
y validez discriminante, en todos los casos cumpliendo con el umbral mínimo establecido. 
En seguida, se presentan los resultados de los factores de inflación de varianza (VIF) (tabla 
42), los resultados de R cuadrado (tabla 43), los resultados de los coeficientes de 
trayectoria (y su significancia) (tabla 44 e Ilustración 5), los tamaños de los efectos y su 
significancia (f2) (tabla 45 y 46) y finalmente los valores de Q2 basados en el 
procedimiento de blindfolding (tabla 47). 
 
 
Tabla 41. Resumen de los resultados para los modelos de medida reflectivos – España. 
Variable 
latente 
Ítem 
Validez convergente 
Fiabilidad de consistencia 
interna 
Validez 
discriminante 
Carga 
externa 
Comunalidad 
del indicador 
Varianza 
extraída 
media (AVE) 
Alfa de 
Cronbach 
Fiabilidad 
compuesta 
Los 
intervalos de 
confianza de 
HTMT no 
incluyen el 
valor 1 
> 0.70 > 0.50 > 0.50 0.60 – 0.90 0.60 – 0.90 
Brand app 
engagement 
p16_1 0.701 0.491 
0.590 0.839 0.877 Si 
p16_2 0.748 0.560 
p16_4 0.749 0.561 
p16_5 0.775 0.601 
p16_6 0.857 0.734 
Brand app 
experience 
p14_1 0.906 0.821 
0.803 0.938 0.953 Si 
p14_2 0.886 0.785 
p14_3 0.915 0.837 
p15_2 0.860 0.740 
 
 157 
p15_3 0.912 0.832 
Confianza 
p6_1 0.866 0.750 
0.745 0.913 0.936 Si 
p6_2 0.871 0.759 
p6_3 0.778 0.605 
p6_4 0.897 0.805 
p6_5 0.897 0.805 
Facilidad de 
uso 
p4_1 0.874 0.764 
0.716 0.900 0.926 Si 
p4_2 0.850 0.723 
p4_3 0.879 0.773 
p4_4 0.822 0.676 
p4_5 0.803 0.645 
Utilidad 
percibida 
p3_1 0.808 0.653 
0.723 0.871 0.912 Si 
p3_3 0.824 0.679 
p3_5 0.882 0.778 
p3_6 0.884 0.781 
Valor 
hedónico 
p7_1 0.853 0.728 
0.590 0.669 0.810 Si p7_2 0.772 0.596 
p7_3 0.668 0.446 
Valor social 
p9_1 0.905 0.819 
0.886 0.884 0.940 Si 
p9_2 0.976 0.953 
Valor técnico 
p13_1 0.822 0.676 
0.632 0.902 0.923 Si 
p13_2 0.831 0.691 
p13_3 0.808 0.653 
p13_4 0.714 0.510 
p13_5 0.774 0.599 
p13_6 0.850 0.723 
p13_8 0.758 0.575 
WOM 
p17_1 0.936 0.876 
0.880 0.932 0.956 Si p17_2 0.948 0.899 
p17_3 0.930 0.865 
Fuente: Elaboración propia. 
 
Tabla 42. Valores VIF del modelo estructural - España. 
 Hipótesis VIF 
Brand app engagement →WOM 1.290 
Brand app experience → Brand app 
engagement 
1.000 
Brand app experience →WOM 1.290 
Confianza → Brand app experience 1.752 
Facilidad de uso → Brand app 
experience 
2.498 
Facilidad de uso → Utilidad percibida 1.000 
Utilidad percibida → Brand app 
experience 
2.221 
 
 158 
Valor hedónico → Brand app 
experience 
1.875 
Valor social → Brand app experience 1.133 
Valor técnico → Brand app experience 2.416 
Fuente: Elaboración propia. 
 
Los resultados de R2adj señalan que brand app experience es explicada en un 76.5% por 
las variables de confianza, utilidad percibida y valor técnico. Brand app engagement es 
explicado en un 22% por brand app experience. Y finalmente brand app experience y 
brand app engagement explican en un 51.6% a WOM, considerándose valores entre 
moderados y altos según la literatura estudiada. 
 
Tabla 43. R cuadrado - España. 
 
 
R cuadrado 
R cuadrado 
ajustada 
Brand app engagement 0.225 0.220 
Brand app experience 0.774 0.765 
Utilidad percibida 0.475 0.471 
WOM 0.522 0.516 
Fuente: Elaboración propia. 
 
Posteriormente, se evaluaron los coeficientes path del modelo estructural para la muestra 
española. Los resultados señalan que valor hedónico (0.038, p=0.502), facilidad de uso 
(0.070, p=0.347) y valor social (0.008, p=0.814) no tienen una relación positiva ni 
significativa con brand app experience, rechazándose las hipótesis 1, 2 y 6, 
respectivamente. Facilidad de uso con utilidad percibida (0.689, p=0.000) si presentó una 
relación positiva y significativa, aceptándose la hipótesis 3. Tambien se aceptan las 
hipótesis 4, 5 y 7; puesto que utilidad percibida (0.298, p=0.000), valor técnico (0.481, 
p=0.000) y confianza (0.144, p=0.11) presentaron una relación positiva y significativa con 
brand app experience, respectivamente. 
 
 159 
Los resultados anteriores se corroboran con los obtenidos en los efectos totales (f2). 
 
Tabla 44. Resultados del test de significación para los coeficientes path del modelo 
estructural - España. 
 
Coeficientes 
path 
Valores 
t 
Valores p 
Intervalos de 
confianza del 
95% 
Significaciónª 
(p<0.05) 
Brand app engagement 
→WOM 
0.176 2.262 0.024 [0.018, 0.321] Si 
Brand app experience → 
Brand app engagement 
0.474 9.761 0.000 [0.363, 0.558] Si 
Brand app experience → 
WOM 
0.623 8.300 0.000 [0.461, 0.758] Si 
Confianza → Brand app 
experience 
0.144 2.556 0.011 [0.043, 0.265] Si 
Facilidad de uso → Brand 
app experience 
0.070 0.940 0.347 [-0.079,0.215] No 
Facilidad de uso → Utilidad 
percibida 
0.689 13.323 0.000 [0.567, 0.775] Si 
Utilidad percibida → Brand 
app experience 
0.298 5.120 0.000 [0.184, 0.412] Si 
Valor hedónico → Brand 
app experience 
0.038 0.672 0.502 [-0.078, 0.149] No 
Valor social → Brand app 
experience 
0.008 0.235 0.814 [-0.064, 0.075] No 
Valor técnico → Brand app 
experience 
0.481 7.505 0.000 [0.347, 0.598] Si 
ª Intervalos de confianza bootstrap para testar la significación. 
Fuente: Elaboración propia. 
 
 
Tabla 45. f cuadrado - España. 
 Hipótesis f cuadrado 
Brand app engagement →WOM 0.050 
Brand app experience → Brand app 
engagement 
0.290 
Brand app experience →WOM 0.629 
Confianza → Brand app experience 0.053 
Facilidad de uso → Brand app 
experience 
0.009 
Facilidad de uso → Utilidad percibida 0.904 
Utilidad percibida → Brand app 
experience 
0.178 
Valor hedónico → Brand app 
experience 
0.003 
Valor social → Brand app experience 0.000 
Valor técnico → Brand app experience 0.424 
Fuente: Elaboración propia. 
 
 160 
 
Tabla 46. Resultados del test de significación para los efectos totales - España. 
 
Efectos 
totales 
Valores 
t 
Valores p 
Intervalos de 
confianza del 
95% 
Significaciónª 
(p<0.05) 
Confianza → Brand app 
engagement 
0.068 2.327 0.020 
[0.019, 0.132] 
Si 
Confianza → WOM 0.102 2.610 0.009 [0.030, 0.183] Si 
Facilidad de uso → Brand 
app engagement 
0.131 3.643 0.000 
[0.062, 0.202] 
Si 
Facilidad de uso → WOM 0.195 3.543 0.000 [0.090, 0.304] Si 
Utilidad percibida → Brand 
app engagement 
0.142 4.284 0.000 
[0.082, 0.211] 
Si 
Utilidad percibida → WOM 0.211 4.719 0.000 [0.124, 0.301] Si 
Valor hedónico → Brand 
app engagement 
0.018 0.654 0.513 
[-0.037, 0.072] 
No 
Valor hedónico → WOM 0.027 0.664 0.507 [-0.054, 0.107] No 
Valor social → Brand app 
engagement 
0.004 0.230 0.818 
[-0.031, 0.038] 
No 
Valor social → WOM 0.006 0.234 0.815 [-0.046, 0.053] No 
Valor técnico → Brand app 
engagement 
0.228 6.219 0.000 
[0.155, 0.298] 
Si 
Valor técnico → WOM 0.339 6.484 0.000 [0.235, 0.411] Si 
ª Intervalos de confianza bootstrap para testar la significación. 
Fuente: Elaboración propia. 
 
Tabla 47. Redundancia de constructo validada de forma cruzada - España. 
 SSO SSE Q² (=1-SSE/SSO) 
Brand app engagement 760.000 688.096 0.095 
Brand app experience 760.000 298.380 0.607 
Confianza 760.000 760.000 
Facilidad de uso 760.000 760.000 
Utilidad percibida 608.000 403.685 0.336 
Valor hedónico 456.000 456.000 
Valor social 304.000 304.000 
Valor técnico 1064.000 1064.000 
WOM 456.000 249.835 0.452 
Fuente: Elaboración propia. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 161 
Ilustración 6. Estimación del modelo path para España. 
 
 
 
 
Una vez que se evaluaron los resultados obtenidos para las ambos países, la tabla___ 
presenta un resumen de las hipótesis. Se puedo observar de forma muy precisa que hay 
una coincidencia en comportamiento respecto a las variables de valor social y facilidad de 
uso con brand app experience para ambos países; pues se rechazan en ambas muestras las 
hipótesis planteadas. Sin embargo, para el caso de los mexicanos el valor hedónico si tuvo 
un valor positivo y significativo, caso contrario a España, que se tuvo que rechazar tal 
hipótesis. 
El resto del modelo tuvo comportamientos similares, por ejemplo en R2adj, para la muestra 
mexicana la experiencia se ve explicada en un 62.5%, la española es más alta con 76.5%. 
Respecto a brand app engagement 33.9% para México y 22% para España. Y el WOM, 
 
 162 
se explicó en un 51.6% en los mexicanos y 46.9% para españoles. Los valores fueron 
buenos en ambas muestras, pero las diferencias entre consumidores son lógicas por el país 
y cultura de origen. 
 
Tabla 48. Resumen de resultados 
Hipótesis Mexico España 
H1: Valor hedónico → Experiencia Aceptada Rechazada 
H2: Facilidad de uso → Experiencia Rechazada Rechazada 
H3: Facilidad de uso → Utilidad 
percibida 
Aceptada Aceptada 
H4: Utilidad percibida → Experiencia Aceptada Aceptada 
H5: Valor técnico → Experiencia Aceptada Aceptada 
H6: Valor Social → Experiencia Rechazada Rechazada 
H7: Confianza → Experiencia Rechazada Aceptada 
H8: Experience → Engagement Aceptada Aceptada 
H9: Experience → WOM Aceptada Aceptada 
H10: Engagement → WOM Aceptada Aceptada 
Fuente: Elaboración propia. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 163 
CAPÍTULO 6. CONCLUSIONES 
 
El objetivo principal de esta tesis fue identificar las variables que conforman los 
antecedentes y consecuencias del brand app engagement, en un contexto bancario y en 
dos países específicos, México y España. La investigación aborda éste tema mediante el 
estudio, primero de las variables que forman la experiencia del usuario con la aplicación 
bancaria y la relación de ésta con el engagement hacia la app; y segundo, la relación del 
brand app engagement y la experiencia con la generación del WOM. 
En esta sección se presentan las principales conclusiones, contribuciones y las 
limitaciones y sugerencias para futuras investigaciones. Las conclusiones se presentan 
tratando de seguir el orden de las preguntas establecidas en el capítulo I. 
Según los resultados obtenidos, en el contexto de aplicaciones móviles, la clave impulsora 
para el brand app engagement es la experiencia del usuario con la aplicación, y éstos a su 
vez, del WOM, o comentarios positivos o negativos sobre la app. 
Se descubrió que brand app experience impacta de manera positiva y directa a brand app 
engagement y a WOM, lo que significa que en la medida que la experiencia del usuario 
con la aplicación bancaria sea positiva y satisfactoria, hay más probabilidades de que se 
decida continuar con el uso generando engagement con la aplicación de la marca y por 
ende, que generen comentarios positivos sobre ella, que es consistente con estudios 
anteriores (Vivek, 2009; Vivek et al. 2012; Cheung et al. 2011; Kuzgun, 2012; Hollebeek 
y Chen, 2014; Bowden et al. 2018, Chan et al. 2014). 
Al mismo tiempo, los hallazgos también respaldan la experiencia de interactividad del 
cliente con la app. En este sentido, la facilidad de uso, la utilidad percibida y valor técnico; 
 
 164 
juegan un papel decisivo en la experiencia del usuario y por ende en el engagement con 
la aplicación de la marca. En el contexto bancario, las aplicaciones móviles en la banca 
facilitaron la realización de transacciones bancarias, consulta de saldos, pagos, 
administración y gestión de tarjetas, entre otros; que han facilitado enormemente la vida 
de miles de usuarios alrededor del mundo, evitando en lo posible, tener que ir a una 
sucursal a atender trámites sencillos, impactando en ahorro de tiempo. 
Estudios anteriores que han realizado comparaciones entre consumidores de diferentes 
países en un contexto de customer engagement (ejemplo: Yang, 2006; Roy et al., 2017) 
señalan que aunque los individuos de un país tengan una cultura colectivista, pueden 
demostrar individualismo impulsado por sus valores personales, edad, género y/u 
orientaciones culturales personales (Sharma, 2010), por lo que difícilmente en este tipo de 
estudios se esperarían resultados idénticos, sino tendencias similares. Esto explica porque 
para el presente estudio hubo coincidencias en la mayoría de las hipótesis, salvo lo 
referente al valor hedónico con experiencia, donde para la muestra mexicana fue aceptada 
y para la española resultó lo contrario. Y para la valiable confianza y su relación con 
experiencia, donde el resultado fue inverso al anterior, para México es rechazada y para 
España es aceptada. 
Respecto al valor hedónico, se pudo observar en las primeras preguntas sobre uso de la 
app bancaria y principales servicios utilizados, que los mexicanos se inclinan más por 
aquellos relacionados a consultas, aunque si utilizan todos las opciones, el mayor 
porcentaje se inclina hacia consulta. Caso contrario al usuarioespañol, donde los servicios 
mayormente utilizados son referentes a pagos y transferencias. Por lo que se concluye, 
que para los españoles lo importante es la parte utilitaria de la app, que les sea funcional. 
 
 165 
Miestras que para los mexicanos resulta importante que sea agradable su experiencia de 
contacto con la app. Aceptando en el caso del usuario mexicano, lo mencionado en 
estudios anteriores, que cuando los clientes están completamente inmersos en la app y lo 
disfrutan, la experiencia de interactividad se percibe mejor, contribuyendo a involucrar el 
cliente con la marca. Del mismo modo, cuando los clientes perciben la interactividad 
como una experiencia agradable (en cuanto a control, capacidad de respuesta y 
personalización), su brand app engagement contribuye a involucrar al cliente externando 
comentarios positivos sobre ella y por ende recomendándola. 
Sin embargo, respecto a la otra hipótesis que presentó diferencias, es difícil de sustentar y 
de explicar el resultado, puesto que para el usuario español la confianza si fue significativa 
para la generación de una buena experiencia con la app, coincidiendo con estudios 
anteriores en banca móvil como Silva et al. (2013) con usuarios Españoles, Audi et al. 
(2016) con usuarios de Líbano, Alalwan et al. (2017) en Jordania, Gu et al. (2009) en 
Korea, entre otros; pero para el público mexicano no, similar a los resultados del estudio 
de Koeing-Lewis et al. (2010) realizado en Alemania, donde la confianza no afectaba el 
comportamiento hacia el uso de servicios de banca móvil. 
Lo anterior, contradice en parte con los resultados de los tipos de servicio que utiliza el 
mexicano, pues al utilizar los básicos de consulta, se pensaría que o es por 
desconocimiento o por miedo (desconfianza) a realizar pagos y demás servicios que 
impliquen una transferencia financiera. 
Para finalizar, el brand app engagement se considera como la relación más deseada entre 
cliente – empresa. Sin embargo, su comprensión es aún parcial y la investigación 
sistemática sobre sus antecedentes en entornos móviles es escasa (Kim, Kim y Wachter, 
 
 166 
2013; Leckie et al. 2016; France et al. 2016; Kim y Baek, 2018). Ésta tesis doctoral tuvo 
como propósito abonar un poco a éste vacio, examinando brand app experience como el 
antecedente principal del brand app engagement, y probar su impacto en el WOM de los 
usuarios. Teóricamente, la principal contribución de este estudio es, en primer lugar, el 
mapeo bibliométrico que se hizo para identificar el avance del tema en cuestiones de 
investigación, los enfoques que se han tomado para su estudio, metodología utilizada, 
contextos y foco de engagement, así como autores principales, dimensiones y variables 
consideradas para su medición. En segundo lugar, el enfoque empírico que se realizó y 
por utilizar un contexto tan innovador pero prometedor para las marcas como lo son las 
aplicaciones móviles, y más aún, en un contexto bancario, siendo tan delicado y especial 
para los usuarios. 
Otro aporte de esta investigación tiene que ver con el enfoque metodológico, porque es 
empírico y además compara muestras de dos países, España y México, lo que permite 
obtener estudios más generalizables e identificar las semejanzas y diferencias en 
comportamientos del consumidor en dos contextos distintos pero con muchas 
características en común, tanto en cultura como en marcas bancarias. 
A nivel gerencial, la investigación proporciona a los gerentes una mejor comprensión 
sobre el concepto y proceso emergente de brand app engagement, que se puede utilizar 
para reforzar y redefinir estrategias y tácticas enfocadas. 
Actualmente, los gerentes están constantemente tratando de mejorar el brand app 
engagement y evaluar los indicadores clave de desempeño que contribuyan a generar altos 
niveles. Además, poco se sabe cómo abordar las aplicaciones bancarias de una manera 
que maximicen el engagement. 
 
 167 
Los hallazgos de esta investigación pueden facilitar el desarrollo de conocimientos 
prácticos sobre los aspectos de la marca y la dinámica del desempeño que puede conducir 
a marcas más fuertes. Además, al probar empíricamente los impulsores clave de la 
experiencia del usuario y ésta a su vez como antecedente del engagement, este estudio 
proporciona a los gerentes herramientas estratégicas. 
En este sentido, los gerentes deben enfocarse en que el diseño de las aplicaciones de marca 
sean efectivas que permitan estimular la inmersión y la sensación de escapismo del cliente 
durante la navegación en la aplicación de la marca, así como el disfrute y la certeza de la 
confianza. Las empresas deben analizar constantemente la evolución de las necesidades, 
intereses y expectativas de sus clientes. 
Al mismo tiempo, las empresas deben promover y proporcionar un entorno que estimule 
la comunicación entre los clientes, la interactividad y la cohesión con la marca y la app. 
Por ejemplo, el servicio al cliente y la atención en sus call center. 
De la misma forma, ofreciendo información detallada sobre productos de la marca o 
promover un diálogo activo y confiable entre empresa – cliente. 
Sin embargo, este proceso debe proporcionar beneficios psíquicos para el cliente, ya sea 
en forma de confianza, autoidentificación o empoderamiento por la información. 
La tesis doctoral ha validado empíricamente un modelo de brand app engagement. Sin 
embargo, no sin algunas limitaciones, que pueden ayudar a definir nuevas líneas de 
investigación futuras. Las limitaciones se relacionan con (i) el estudio empírico y (ii) las 
opciones metodológicas. 
 
 168 
Una limitación de esta investigación es que brand app engagement es contextual. Esta 
investigación se basó en datos de dos países específicos, España y México, y de usuarios 
concretos, para probar las hipótesis. Por lo que las generalizaciones de los hallazgos a 
otros contextos deben realizarse con cuidado. Por tanto, la investigación futura puede 
probar el mismo modelo en otros contextos de aplicaciones moviles. 
En segundo lugar, nuestra investigación también podría ampliarse para incluir otras 
dimensiones y moderadores. Es decir, los estudios futuros podrían desarrollar un análisis 
comparativo entre clientes millennials versus clientes "antiguos" y otras características 
individuales, como experiencias acumulativas de los clientes con la marca. Además, 
considerando que la literatura enfatiza cada vez más el papel de las relaciones cliente a 
cliente, la interacción entre los usuarios de la app bancaria sería importante evaluar. De 
igual forma, en ésta diferencia de edades y el uso de la aplicación, surge un tema 
interesante para su posterior estudio. Lo relacionado a los servicios ofrecidos mediante la 
app y a los que se ofertan mediante el sitio web. Actualmente, no coinciden en su totalidad, 
por lo que el comportamiento del usuario y su decisión por un canal u otro es una línea 
más de investigación al evaluar si son canales sustitutos y por otra parte la cuestión de 
educación o formación por parte de las entidades bancarias hacia el usuario. 
En tercer lugar, brand app engagement tiene valencia. Esta investigación solo considera 
las motivaciones que conducen a los clientes para interactuar con la marca (la valencia 
positiva de engagement), dejando de lado la valencia neutra y negativa de engagement 
identificada por van Doorn et al. (2010), Hollebeek y Chen (2014) y Villiers (2015). 
También sería interesante investigar posibles motivos que pueden llevar al final de la 
 
 169 
relación. Esto contribuiría a la literatura existente y ayudaría a las empresas a comprender 
los factores que impulsan la desvinculación del cliente. 
En cuarto lugar, esta investigación considera como resultados de la satisfacción 
acumulada del cliente, la experiencia del usuario, el engagement y lo referente al WOM 
del usuario. También sería interesante investigarel apego emocional a la marca, la 
conexión con la propia marca o la creación conjunta de valor como parte de las 
consecuencias del engagement. Finalmente, el engagement se considera como un proceso 
dinámico. En este estudio, la recopilación de datos se limitó a un estudio transversal de 
los usuarios en un momento específico. Por tanto, los futuros investigadores pueden 
adoptar un enfoque longitudinal que pueda contribuir con nuevos conocimientos sobre las 
diferentes etapas dinámicas y generadores de brand app engagement. 
En conclusión, esta tesis doctoral no debe verse como un proyecto de investigación 
terminado, sino como un paso de un proyecto mayor que debería continuarse en estudios 
posteriores. Esta investigación es, por tanto, un punto de partida para futuras 
investigaciones y la búsqueda de respuestas a nuevas preguntas. 
 
 
 
 
 
 
 
 170 
REFERENCIAS 
 
 
Abdul-Ghani, E., Hyde, K.F. & Marshall, R. (2011). Emic and etic interpretations of 
engagement with a consumer-to-consumer online auction site. Journal of Business 
Research, 64, 1060 – 1066. 
Ahmad, F. S., Omar, R., Rasid, S. Z. A., & Amin, M. (2012). Leadership Branding for 
Sustainable Customer Engagement. International. Journal of Social and Human 
Sciences, 6, 217–224. 
Ahn, T., Ryu, S., Han, I., (2007). The impact of Web quality and playfulness on user 
acceptance of online retailing. Inf. Manage. 44, 263–275. 
Ahuja, V. & Medury, Y. (2010). Corporate blogs as e-CRM tolos – Building consumer 
engagement through content management. Journal of database marketing & 
customer strategy management. 17(2), 91–105. doi: 10.1057/dbm.2010.8 
Alalwan, A. A., Dwivedi, Y. K., & Williams, M. D. (2016). Customers’ intention 
andadoption of telebanking in Jordan. Information Systems Management, 
33(2),154–178. 
Albort-Morant, G. Henseler,J., Cepeda-Carrión, G. y Leal-Rodríguez, A.L. (2018). 
Potential and Realized Absorptive Capacity as Complementary Drivers of Green 
Product and Process Innovation Performance, Sustainability, 10, 381, 1-20. 
Alet, J. (1994). Cómo obtener clientes leales y rentables. Marketing relacional. Ediciones 
Gestión 2000, S.A. 
Algesheimer, R., Dholakia, U.M., y Hermann, A. (2005). The social influence of brand 
community: evidence from European car clubs. Journal of Marketing, 69(July), 19–
 
 171 
34. 
Ali Abdallah Alalwan, Yogesh K. Dwivedi, Nripendra P. Rana. (2017). Factors 
influencing adoption of mobile banking by Jordanian bank customers: Extending 
UTAUT2 with trust. International Journal of Information Management 37:3, 99-
110. 
Alianza para la Inclusión Financiera (2010). Servicios financieros móviles. Ampliar el 
acceso mediante la regulación. Recuperado el 30 de septiembre de 2016, de 
http://www.afi-
global.org/sites/default/files/publications/AFI%20Mobile%20Financial%20Servic
es%20Policy%20Note-SP.pdf 
Alianza para la Inclusión Financiera (2014). Servicios financieros móviles. Protección al 
consumidor en los servicios financieros móviles. Pág. 6 – 8. Recuperado el 23 de 
marzo de 2015, de 
file:///C:/Users/Claudia%20Preciado/Downloads/LR109_2014May_ServiciosFina
ncierosMoviles.pdf. 
Alianza para la Inclusión Financiera (AFI) (2013). Servicios financieros móviles. 
Terminología básica. Recuperado el 25 de octubre de 2016 de http://www.afi-
global.org/sites/default/files/publications/mfswg_guideline_note_no_1_sp_final.pd
f 
Alianza para la Inclusión Financiera (AFI) (2014a). Enfoques regulatorios para los 
servicios financieros móviles en Latinoamérica. Pág. 34. www.afi-global.org 
American Marketing Association (AMA). Definition of marketing. Consultado el 08 de 
febrero de 2018 desde https://www.ama.org/AboutAMA/Pages/Definition-of-
Marketing.aspx 
http://www.afi-global.org/sites/default/files/publications/AFI%20Mobile%20Financial%20Services%20Policy%20Note-SP.pdf
http://www.afi-global.org/sites/default/files/publications/AFI%20Mobile%20Financial%20Services%20Policy%20Note-SP.pdf
http://www.afi-global.org/sites/default/files/publications/AFI%20Mobile%20Financial%20Services%20Policy%20Note-SP.pdf
file:///C:/Users/Claudia%20Preciado/Downloads/LR109_2014May_ServiciosFinancierosMoviles.pdf
file:///C:/Users/Claudia%20Preciado/Downloads/LR109_2014May_ServiciosFinancierosMoviles.pdf
 
 172 
Anastasiei, B. & Dospinescu, N. (2018). A model of the relationships between the Big 
Five personality traits and the motivations to deliver word-ofmouth online. 
Psihologija, 51(2), 215-227. Recuperado de https://www.ceeol.com/search/article-
detail?id=679996 
ARF – Advertising Research Foundation (2006), Engagement: Definitions and Anatomy, 
ARF White Paper, J. Plummer (Ed.), 21 March. 
Asociación Latinoamericana de Instituciones Financieras para el Desarrollo (ALIDE) 
(2014). La Banca de Desarrollo y la creación de productos para la Inclusión 
Financiera. Perú. ISBN: 978-612-46111-3-1.Disponible en www.alide.org.
 
Audi, M. F., Wahbi, M., Abdallah, S., Kassem, L., Jaber, N., & Makkawi, R. (2016). 
Adoption of Mobile Banking Applications in Lebanon. Journal Of Internet Banking 
& Commerce, 21(1), 1-15. 
Avery, Derek R., Patrick McKay, F., and David C. Wilson (2007), Engaging the Aging 
Workforce: The Relationship between Perceived Age Similarity, Satisfaction with 
Coworkers, and Employee Engagement, Journal of Applied Psychology, 92 (6), 
1542-56. 
Avnet, T. & Higgins, T. (2006). How regulatory fit affects value in consumer choices and 
opinions. Journal of Marketing Research, 1 – 10. 
Bakker, Arnold B., Jari J. Hakanen, Evangelia Demerouti, and Despoina Xanthopoulou 
(2007), Job Resources Boost Work Engagement, Particularly When Job Demands 
Are High, Journal of Educational Psychology, 99 (2), 274-84. 
Baldus, B. J., Voorhees, C., & Calantone, R. (2015). Online brand community 
engagement: Scale development and validation. Journal of Business Research, 
 
 173 
68(5), 978–985. doi:10.1016/j.jbusres.2014.09.035 
Bayoumy K, MacDonald R, Dargham SR, Arayssi T. (2016). Bibliometricanalysis of 
rheumatology research in the Arab countries. BMCRes Notes. 9, 393.8. 
Bellman, S., Potter, R. F., Treleaven-Hassard, S., Robinson, J. A., & Varan, D. (2011). 
The effectiveness of branded mobile phone apps. Journal of Interactive Marketing, 
25(4), 191–200. doi:10.1016/j.intmar 
Berry, L.L. (1983), Relationship marketing, in Berry, L.L., Shostock, G.L. and Upah, G.D. 
(Eds), Emerging Perspectives on Services Marketing, American Marketing 
Association, Chicago, IL, 25-8. 
Berry, L.L., (1995). Relationship marketing of services: growing interest, emerging 
perspectives, Journal of The Academy of Marketing Science, 23 (4), 236. 
Bhave, K., Jain, V. & Roy, S., 2013. Understanding The Orientatio of Gen Y Toward 
Mobile Applications and In-App Advertising in India. International Journal of 
Mobile Marketing, 8(1), 62-74. 
Bijmolt, T.H.A., Leeflang, P.S.H., Block, F., Eisenbeiss, M., Hardie, B.G.S., Lemmens, 
A. and Saffert, P. (2010). Analytics for customer engagement, Journal of Service 
Research, 13(3), pp. 341-356. 
Boston Consulting Group (BCG). (2002). Mobile commerce: Winning the on-air 
consumer. Retrieved May 15, 2007, from http://www.bcg.com/publications/files/ 
M-Commerce_Nov_2000_Summary.pdf 
Bowden, J.-H., (2009). The Process of Customer Engagement: A Conceptual Framework. 
Journal of Marketing Theory and Practice, 17(1), 63-74. 
Brakus, J. J., Schmitt, B. H., & Zarantonello, L. (2009). Brand experience: What is it? 
How is it measured? Does it affect loyalty? Journal of Marketing, 73(3), 52–68. 
http://www.bcg.com/publications/files/
 
 174 
doi:10.1509/jmkg.73.3.52 
Brodie, R. J., Ilic, A., Juric, B., & Hollebeek, L. (2013). Consumer engagement in a virtual 
Brand community: An exploratory analysis. Journal of Business Research, 66(1), 
105–114. doi:10.1016/j.jbusres.2011.07.029 
Brodie, R. J., y Hollebeek, L. D. (2011). Advancing and Consolidating Knowledge About 
CustomerEngagement, Journal of Service Research, 14 (3), 283–284. 
Brodie, R. J., y Smith, S.D. (2011a). Engagement: An Important Bridging Concept for the 
Emerging SD Logic Lexicon, paper presented at the 2011 Naples Forum on Service, 
June. 
Brodie, R.J., Hollebeek, L.D., Juric, B., Ilic, A. (2011b). Customer Engagement: 
Conceptual Domain, Fundamental Propositions, and Implications for Research. 
Journal of Service Research, 14 (3), 252–271. 
Bryson, Colin and Len Hand (2007), ‘‘The Role of Engagement in Inspiring Teaching and 
Learning,’’ Innovations in Education and Teaching International, 44 (4), 349-362. 
Byrne, B. (2008). Structural Equation Modeling with EQS: Basic Concepts, Applications, 
and Programming. Nueva York, Estados Unidos: Psychology Press. 
Calder, B. J., Malthouse, E. C., & Schaedel, U. (2009). An experimental study of the 
relationship between online engagement and advertising effectiveness. Journal of 
Interactive Marketing, 23(4), 321–331. doi:10.1037/00223514.62.1.110 
Calder, B. J., Malthouse, E. C., & Schaedel, U. (2009). An experimental study of the 
relationship between online engagement and advertising effectiveness. Journal of 
Interactive Marketing, 23 (4), 321–331. doi:10.1016/j.intmar.2009.07.002 
Calder, B.J., Isaac, M.S., Malthouse, E. C., (2013). Taking the Customer’s Point-of-View: 
Engagement or Satisfaction? (No. 13–102). Marketing Science Institute. 
 
 175 
http://www.msi.org/reports/taking-the-customers-point-of-view-engagement-
orsatisfaction-1/. 
Campos, D. (2007). Estudio bibliométrico general de colaboración y consumo de la 
información en artículos originales de la revista Universitas Médica, periodo 2002 
a 2006, Universotas Médica, 48(4), 358-365. 
Carbone, L. P., & Haeckel, S. H. (1994). Engineering customer experiences. Marketing 
Management, 3(3), 8-19. 
Carlson, J., Rahman, M.M., Taylor, A. & Voola, R. (2017). Feel the VIBE: Examining 
value-in-the-brand-page-experience and its impact on satisfaction and customer 
engagement behaviours in mobile social media. Journal of Retailing and Consumer 
Services, http://dx.doi.org/10.1016/j.jretc 
Carmines, E. y Zeller, R. (1979). Reliability and validity assessment. N. 07-017, Sage 
University Paper Series on Quantitative Applications the Social Sciences. Beverly, 
Estados Unidos: Sage. 
Carù, A. and Cova, B. (2003), Revisiting consumption experience: a more humble but 
complete view of the concept, Marketing Theory, 3, 267. 
Casaló, L. V., Flavián, C., & Guinalíu, M. (2010). Antecedents and consequences of 
consumer participation in on-line communities: The case of the travel sector. 
International Journal of Electronic Commerce, 15(2), 137-167. 
Casidy, R. & Wymer, W. (2015). The impact of brand strength on satisfaction, loyalty and 
WOM: An empirical examination in the higher education sector. Journal of Brand 
Management, 22(2), 117-135. https://doi.org/10.1057/bm.2015.6 
Chan, E.K. (2018). The Moderating Role of Local vs. Foreign Shopping Context 
in Consumer Experience. Journal of Global Marketing. 31(5), 20 October 2018, 
 
 176 
Pages 339-353 
Cheri, B. (2016). The antecedents of consumer brand engagement: the role of relationship 
quality. A thesis submited to Auckland University of Technology in partial 
fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Business (MBus). EUA. 
Cheung, C.M., Lee, M.K. and Rabjohn, N. (2008). The impact of electronic word-
ofmouth: the adoption of online opinions in online customer communities, Internet 
Research, 18 (3), 229-247. 
Chiem, R., Arriola, J., Browers, D., Gross, J., Limman, E., Nguyen, P.V., Sembodo, D., 
Young, S. and Seal, K.C. (2010). The Critical Success Factors for Marketing with 
Downloadable Applications: Lessons Learned from Selected European Countries. 
International Journal Of Mobile Marketing, 5(2), 43-56. 
Chin, W. (1998). The partial least square approach to structural equation modelling. En 
G. Marcoulides (Ed.), Modern Methods for Business Research (pp. 295-369). 
Mahawah, Estados Unidos: Lawrence Erlbaum. 
Christopher, M., Payne, A., Ballantyne, D., (1991). Relationship marketing, Butterworth-
Heinemann, London, 8-9. 
Coca, C. M. (2006). El concepto de marketing: pasado y presente. Perspectivas, 9(18), 
41-72. Recuperado de http://www.redalyc.org/pdf/4259/425942516002.pdf 
Cohen, J. (1998). Statically power analysis for the behavioral sciences. Estados Unidos, 
New York: Laurence Erlbaum Associates. 
Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV), (2016). Reporte de Inclusión 
Financiera 7. Recuperado el 20 de noviembre de 2016 de 
http://www.cnbv.gob.mx/Inclusión/Documents/Reportes%20de%20IF/Reporte%2
0de%20Inclusion%20Financiera%207.pdf 
 
 177 
Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV). (s.f.). Disposiciones de caracter 
general aplicables a las instituciones de crédito. Consultado el 20 de noviembre de 
2020 en 
http://www2.congreso.gob.pe/sicr/cendocbib/con4_uibd.nsf/D8DF59524F8CB991
05257F1800565EFB/$FILE/Disposiciones_de_car%C3%A1cter_general_aplicabl
es_a_las_instituciones_de_cr%C3%A9dito.pdf 
Consumer Affairs Victoria. (2004). Considering the implications of m-commerce – A 
consumer perspective. Issue Paper. E-commerce Working Party, Melbourne, 
Australia. Retrieved May 19, 2007 from http://www.docep.wa.gov.au/cp/about/ 
downloads/M-Commerce%20IssuesPaper.pdf 
Cooper, D.R., & Schindler, P. S. (2008). Business research methods (8th ed.). Boston, 
MA McGraw- Hill.
 
Coviello, N.E., Brodie, R.J., Munro, J., (1997). Understanding contemporary marketing: 
development of a classification scheme, Journal of Marketing Management, 9 (4), 
23. 
Creamer, M., (2006). ARF Reveals Working Definition of Engagement in Moving from 
Buzzword to Industry Standard, It's a Start. Advertise Age, March21. Available at: 
〈http://adage.com/article/media/arf-reveals-working-definition-engage 
ment/107946/〉 _(Consultado el 23.10.16). 
Cruz, P., Barreto, F. N. L. ., Muñoz-Gallego, P., & Laukkanen, T. (2010). Mobile banking 
rollout in emerging markets: Evidence from Brazil. International Journal of Bank 
Marketing, 28(5), 342-371. 
Csikszentmihalyi, Mihaly (1990). Flow: The Psychology of Optimal Experience (1st ed.). 
http://www.docep.wa.gov.au/cp/about/
 
 178 
New York: Harper & Row. 
Davis, F. A.(1989). Perceived usefulness perceived ease of use and user acceptance of 
information technology, MIS Quarterly, 8, 318-339. 
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of 
Diffusion. Journal of Internet Banking and Commerce, 18 (3). 
Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1992). Extrinsic and intrinsic motivation 
to use computers in the workplace1. Journal of Applied Social Psychology, 22(14), 
1111-1132. 
Davis, F. D., Bagozzi, R., P., & Warshaw, P., R. (1989). User acceptance of computer 
technology: A comparison of two theoretical models. Management Science, 35, 
982-1003. 
Davis, F.D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of 
information technology. MIS quarterly, 13(3), 319-340. 
 
de Vries, N.J., Carlson, J., Moscato, P. (2014). A Data-Driven Approach to Reverse 
Engineering Customer Engagement Models: Towards Functional Constructs. PLoS 
ONE 9(7), doi:10.1371/journal.pone.0102768 
DeLone, W.H. and McLean, E.R. (1992). Information systems success: The quest for the 
dependent variable, Information Systems Research, 3 (1), 60-95. 
Demirguc, K. A., Klapper, L., Singer, D. y Van, O. P. (2015, Abril). The Global Findex 
Database 2014. Measuring Financial Inclusion around the world. Policy Research 
Working Paper 7255. Wold Bank Group. Recuperado de 
http://documents.worldbank.org/curated/en/187761468179367706/pdf/WPS7255.p
df#page=3 
 
 179 
Deng, Z., Lu, Y., Wei, K. K., & Zhang, J. (2009). Understanding customer satisfaction 
and loyalty: an empirical study of mobile instant messages in China. International 
Journal ofInformation Management, 30(4), 289-300. 
Dessart, L., Veloutsou, C. & Morgan-Thomas, A. (2016). Capturing consumer 
engagement: duality, dimensionality and measurement, Journal of Marketing 
Management. http://dx.doi.org/10.1080/0267257X.2015.1130738 
Dessart, L., Veloutsou, C., & Morgan-Thomas, A. (2015). Consumer engagement in 
online brand communities: A social media perspective. Journal of Product & Brand 
Management, 24 (1), 28– 42. doi: 10.1108/JPBM-06-2014-0635 
Deza, P. M. (2008). Consumidores nómadas. El siglo del mobile marketing. España: 
Netbiblo. 
Ditrendia (2018). Informe ditrendia: Mobile en España y en el Mundo 2018. Consultado 
el 12 de agosto de 2019 desde https://mktefa.ditrendia.es/hubfs/Ditrendia-
Informe%20Mobile%202018.pdf?fbclid=IwAR13B249fMuQB5O_6UcYdjNIh_u
SX567Jj3GZRPFXdS2tzqkEfCx6kzugkI 
Dovaliene, A., Masiulyte, A. & Piligrimiene, Z. (2015). The relations between custo mer 
engagement, perceived valueand satisfaction: thecase of mobile applications. 
Procedia - Social and Behavioral Sciences, 213, 659 – 664. doi: 
10.1016/j.sbspro.2015.11.469 
Dovaliene, A., Piligrimiene, Z. & Masiulyte, A. (2016). Factors Influencing Customer 
Engagement in Mobile Applications. Inzinerine Ekonomika-Engineering 
Economics, 27(2), 205–212. http://dx.doi.org/10.5755/j01.ee.27.2.14030 
Dursun, O, I, and GokBayrak, E. (2000). Strategies for telecommunication equipment 
vendors to manage the diffusion of mobile internet in developing country market. 
http://dx.doi.org/10.1080/0267257X.2015.1130738
 
 180 
Unpublished master thesis, University of Gothenburg, Vasagaten, Sweden. 
Dwivedi, A. (2015). A higher-order model of consumer brand engagement and its impact 
on loyalty intentions, Journal of Retailing and Consumer Services, 24(May), 100-
109. 
Elaine Wallace, Isabel Buil, Leslie de Chernatony, (2014). Consumer engagement with 
self-expressive brands: brand love and WOM outcomes, Journal of Product & 
Brand Management, 23 (1), 33-42, https://doi.org/10.1108/JPBM-06-2013-0326 
Eneizan, B., Alsaad, A., Alkhawaldeh, A., Rawash, H.N., Enaizan, O. 2020. E-WOM, 
trust, usefulness, ease of use, and online shopping via websites: The moderating role 
of online shopping experience. Journal of Theoretical and Applied Information 
Technology. 98(13), pp. 2554-2565 
Erat, Pablo, Kevin C. Desouza, Anja Schäfer-Jugel, and Monika Kurzawa (2006), 
Business Customer Communities and Knowledge Sharing: Exploratory Study of 
Critical Issues, European Journal of Information Systems, 15 (5), 511-24. 
Escorcia, O. T. A. (2008). El análisis bibliométrico como herramienta para el seguimiento 
de publicaciones científicas, tesis y trabajos de grado. Trabajo de grado presentado 
como requisito parcial para obtener el grado de Microbióloga Industrial en Pontificia 
Universidad Javeriana, Bogotá, Colombia. Recuperado de 
http://www.javeriana.edu.co/biblos/tesis/ciencias/tesis209.pdf 
Falk, R. y Miller, N. (1992). A Primer for Soft Modeling. Akron, Estados Unidos: 
University of Akron Press. 
Filip, A. and Anghel, L.D. (2007). The Development of The Relationship Marketing 
Theory, Analele Universit__ii din Oradea, XVI: 909-912. 
Fleming, John H., Curt Coffman, and James K. Harter (2005), Manage Your Human 
http://www.javeriana.edu.co/biblos/tesis/ciencias/tesis209.pdf
 
 181 
Sigma, Harvard Business Review (July-August), 107-14. 
Fliess, S., Nadzeika, A., & Nesper, J. (2012). Understanding patterns of customer 
engagement - how companies can gain a surplus from a social phenomenon. Journal 
of Marketing Development and Competitiveness, 6(2), 81-92. 
Fornell, C. y Larcker, D. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable 
variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18, 39-50. 
France, C., Merrilees, B., and Miller, D. (2016). An integrated model of customer-brand 
engagement: Drivers and consequences. Journal of Brand Management, 23 (2), 
119–136. 
Franzak, F., Makarem, S., & Jae, H. (2014). Design benefits, emotional responses, and 
brand engagement. Journal of Product & Brand Management, 23(1), 16–23. 
doi:10.1108/JPBM-07-2013-0350 
Fredericks, Jennifer A., Phyllis C. Blumenfeld, and Alison H. Paris (2004). School 
Engagement: Potential of the Concept, State of the Evidence, Review of Educational 
Research, 74 (1), 59–109. 
Gall, M., Nguyen, K.H., Cutter, S.L., 2015. Integrated research on disaster risk: is it really 
integrated? Int. J. Disaster Risk Reduct. 12, 255–267. 
Gambetti, R. C., Graffigna, G., & Biraghi, S. (2012). The grounded theory approach to 
consumer-brand engagement: The practitioner's standpoint. International Journal 
of Market Research, 54(5), 659-687. 
Gambetti, R.; Biraghi, S.; Schultz, D.; and Graffigna, G. (2015). Brand wars: Consumer–
brand engagement beyond client–agency fights. Journal of Strategic Marketing, 24 
(2), 1–14. 
Gefen, D., Karahanna, E., & Straub, D. (2003). Trust and TAM in online shopping: an 
 
 182 
integrated model. MIS Quarterly, 27(1), 51-90. 
Gelo, O., Braakmann, D., & Benetka, G. (2008). Quantitative and qualitative research: 
Beyond the debate. Integrative Psychological & Behavioral Science, 42(3), 266-
290. doi:10.1007/s12124-008-9078-3
 
Gentile, C., Spiller, N. and Noci, G. (2007), How to sustain the customer experience: an 
overview of experience components that co-create value with the customer, 
European Management Journal, 25 (5), 395-410. 
Gold, A., Malhotra, A. y Segars, A. (2001). Knowledge management: an organizational 
capabilities perspective. Journal of Management Information Systems, 18(1), 185-
214. 
Gravenkemper, Steve (2007). Building Community in Organizations: Principles of 
Engagement, Consulting Psychology Journal: Practice and Research, 59 (3), 203-
08. 
Grönroos, C. (1996). Relationship marketing: strategic and tactical implications. 
Management Decision, 34 (3), 114-35. 
Grönroos, C. and Voima, P. (2013). Critical service logic: making sense of value creation 
and co-creation, Journal of the Academy of Marketing Science, 41(2), pp. 133-150. 
Gu, D., Yang, X., Li, X., Jain, H.K., Liang, C. (2018). Understanding the role of mobile 
internet-based health services on patient satisfaction and word-of-mouth. 
International Journal of Environmental Research and Public Health. 15(9),1972 
Gu, J.-C., Lee, S.-C., & Suh, Y.-H. (2009). Determinants of behavioral intention to mobile 
banking. Expert Systems with Applications, 36(9), 11605-11616. doi: 
10.1016/j.eswa.2009.03.024 
 
 183 
Gummerus, J., Liljander, V., Weman, E. y Pihlström, M. (2012). Customer engagement 
in a Facebook brand community, Management Research Review, 35(9), 857-877, 
https:// doi.org/10.1108/01409171211256578 
Gummesson, E. (1994), Making relationship marketing operational, International Journal 
of Service Industry Management, 5 (5), 5-20. 
Habibi, M.R., Laroche, M. and Richard, M.O. (2014). Brand communities based in social 
media: how unique are they? Evidence from two exemplary brand communities, 
International Journal of Information management, 34 (2), 123-132. 
Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L. y Black, W.C. (2007). Análisis Multivariante. 
(5ta. Ed.). Pearson: Prentice Hall. 
Hair, J., Anderson, R., Tatham, R. y Black, W. (2007). Análisis multivariante. España, 
Madrid: Pearson. 
Hair, J., Hult, G., Ringle, C. y Sarstedt, M. (2017). A Primer on Partial Least Square 
Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Estados Unidos, California: Sage. 
Hair, J., Hult, G., Ringle, M. y Sarstedt, M. (2011). PLS-SEM: Indeed, a Silver 
Bullet. Journal of Marketing Theory and Practice, 2(19), 139-151. 
Hair, J., Ringle, C. y Sarstedt, M. (2011). PLS-SEM: Indeed, a silver bullet. Journal of 
Marketing Theory and Practice, 19(2), 137-149. 
Hair, J., Sarstedt, M., Ringle, C. y Mena, J. (2012). PLS-SEM. An assessment of the use 
of partial least squares structural equation modeling in marketing research. Journalof the Academy of Marketing Science, 40, 414-433. 
Hallberg, Ulrika E. and Wilmar B. Schaufeli (2006). Same Same but Different? Can Work 
Engagement Be Discriminated from Job Involvement and Organizational 
Commitment?, European Psychologist, 11 (2), 119-27. 
 
 184 
Hassenzahl, M., Platz, A., Burmester, M., Lehner, K., 2000. Hedonic and ergonomic 
quality aspects determine a software’s appeal. In: Proceedings of CHI, pp. 201–208. 
Henseler, J., Ringle, C. y Sarstedt, M. (2016). Testing measurement invariance of 
composites using partial least squares. International Marketing Review, 33(3), 405-
431. 
Henseler, J., Ringle, C.M, y Sinkovics, R.R (2009). The use de partial least squares path 
modeling in international marketing. Advances in International marketing, 20, 277-
320. 
Hepola, J. Karjaluoto, H. y Hintikka, A. (2017). The effect of sensory brand experience 
and involvement on Brand equity directly and indirectly through consumer brand 
engagement, Journal of Product & Brand Management, 26 (3), 282-293, 
https://doi.org/10.1108/JPBM-10-2016-1348 
Hessami. H. Z., & Yousefi, P. (2013). Investigation of major factors influencing green 
purchasing behaviour: Interactive approach. European Online Journal of Natural 
and Social Sciences, 2(4), 584-596. Retrieved from http://european-
science.com/eojnss/article/viewFile/251/pdf. 
Higgins ET, Scholer AA. (2009). Engaging the customer: the science and art of the value 
creation process. J Consum Psychol, 19(2),100–14. 
Higgins, E. T. (2006). Value from hedonic experience and engagement. Psychological 
Review, 113(3), 439–460. https://doi.org/10.1037/0033-295X.113.3.439 
Holbrook, B.M., Morris, B. and Hirschman, E.C. (1982), The experiential aspects of 
consumption: consumer fantasies, feelings, and fun, Journal of Consumer Research, 
9, 132-40. 
Holbrook, M. & Hirschman, C., (1982). The experiential aspects of consumption: 
http://european-science.com/eojnss/article/viewFile/251/pdf
http://european-science.com/eojnss/article/viewFile/251/pdf
https://psycnet.apa.org/doi/10.1037/0033-295X.113.3.439
 
 185 
Fantasies, feelings, and fun.. Journal of Consumer Research, 9, 132-140. 
Hollebeek, L. D., & Chen, T. (2014). Exploring positively – versus negatively – valenced 
Brand engagement: A conceptual model. Journal of Product & Brand Management, 
23(1), 62–74. doi:10.1108/JPBM-06-2013-0332 
Hollebeek, L. D., Glynn, M. S., & Brodie, R. J. (2014). Consumer brand engagement in 
social media: Conceptualization, scale development and validation. Journal of 
Interactive Marketing, 28(2), 149–165. doi:10.1016/j.intmar.2013.12.002 
Hollebeek, L.D. (2011a), Demystifying customer Brand engagement: exploring the 
loyalty nexus, Journal of Marketing Management, 27(7/8), pp. 785-807. 
Hollebeek, L.D. (2011b), Exploring customer Brand engagement: definition and themes, 
Journal of Strategic Marketing, 19(7), pp. 555-573. 
Hu, L. y Bentler, P. (1998). Fit indices in covariance structure modeling: sensitivity to 
underparameterized model misspecification. Psychological Methods, 3(4), 424-
453. 
Hu, L. y Bentler, P. (1999). Cutoff criteria for fitindexes in covariance structure analysis: 
conventional criteria versus new alternative. Structural Equation Modeling, 6(1), 1-
55. 
Huang, M., Ali, R., Liao, J. (2017). The effect of user experience in online games on word 
of mouth: A pleasure-arousal-dominance (PAD) model perspective. Computers in 
Human Behavior. 75, 329-338 
Hutton, G. and Rodnick, S. (2009), Smartphone Opens up New Opportunities for Smart 
Marketing, Admap, 44 (11), 22–24. 
Iglesias, O., Singh, J. J., & Batista-Foguet, J. M. (2011). The role of brand experience and 
affective commitment in determining brand loyalty. Brand Management, 18 (8), 
 
 186 
570–582. doi:10.1057/bm.2010.58 
Inegbedion, H.E., Obadiaru, D.E., Bello, V.D. (2016). Factors that Influence Consumers’ 
Attitudes toward Internet Buying in Nigeria. Journal of Internet Commerce. 15(4), 
353-375 
Instituto Federal de Telecomunicaciones (IFT) (2015). Informe estadístico 4to. Informe 
2015. Recuperado de http://www.ift.org.mx/estadisticas/informe-estadistico-4to-
trimestre-2015 
International Telecommunications Union. Measuring the information Society Report 
2017 Volume 1. Consultado el 10 de febrero de 2018 de https://www.itu.int/en/ITU-
D/Statistics/Documents/publications/misr2017/MISR2017_Volume1.pdf 
Ismail, A., Melewar, T., Lim, L. & Woodside, A., (2011). Customer experiences with 
brands: Literature review and research direction. The Marketing Review, 11(3), 206-
225. 
Jaakkola, E., & Alexander, M. (2014). The Role of Customer Engagement Behavior in 
Value Co-Creation: A Service System Perspective. Journal of Service Research, 
17(3), 247–261. doi:10.1177/1094670514529187 
Jalilvand, M.R. and Samiei, N. (2012), The effect of electronic word of mouth on brand 
image and purchase intention: an empirical study in the automobile industry in Iran, 
Marketing Intelligence and Planning, 30 (4), 460-476. 
Javornik, A., y Mandelli, A. (2012). Behavioral perspectives of customer engagement: An 
exploratory study of customer engagement with three swiss FMCG brands. Journal 
of Database Marketing & Customer Strategy Management, 19(4), 300-310. 
Javornik, A., y Mandelli, A. (2013). Research categories in studying customer 
engagement. Conference paper. 
http://www.ift.org.mx/estadisticas/informe-estadistico-4to-trimestre-2015
http://www.ift.org.mx/estadisticas/informe-estadistico-4to-trimestre-2015
 
 187 
https://www.researchgate.net/publication/263842287 
Jennings, M.K. y Zeitner, V. (2003). Internet use and civic engagement: a longitudinal 
analysis, Public Opinion Quarterly, 67(3), 311-334. 
Jeon, S. (2008). Mobile Internet Services: Assessment of quality and satisfaction from the 
customer´s perspective. (In partial fulfillment of requirements for the Degree of 
Doctor of Philosophy Major: Business). University of Nebraska. Lincoln, Nebraska. 
Juniper Research. (2008). Mobile - The ATM in your pocket. Consultado 08 de marzo de 
2016 from http://www.juniperresearch.com 
Juste, M. (2019, 02, 01). Las cifras de internet: En España el 85% de la población está 
conectada. Expansión. Economía Digital. Consultado el 11 de mayo de 2019 desde 
http://www.expansion.com/economia-
digital/innovacion/2018/02/01/5a72e73a22601db2288b4658.html 
Jyoti, S. & Raouf, R. (2015). Understanding the Customer Experience: An Exploratory 
Study of A Category Hotels. International Journal on Customer Relations, 3, 
10.21863/ijcr/2015.3.2.010 
Kaabachi, S., Ben Mrad, S. and Fiedler, A. (2019). The moderating effect of e-bank 
structure on French consumers’ trust, International Journal of Bank Marketing, 38 
(2), 501-528. https://doi.org/10.1108/IJBM-04-2019-0119 
Kahn, William A. (1990). Psychological Conditions of Personal Engagement and 
Disengagement at Work, Academy of Management Journal, 33 (Dec), 692-724. 
Kaltcheva, V.D., Patino, A., Laric, M.V., Pitta, D. and Imparato, N. (2014), Customers’ 
relational models as determinants of customer engagement value, Journal of 
Product & Brand Management, 23 (1), 55-61. 
Kaplan, A. M. (2012). If you love something, let it go mobile: Mobile marketing and 
http://www.juniperresearch.com/
 
 188 
mobile social media 4x4. Business Horizons. 55 (2). 129-139. 
https://doi.org/10.1016/j.bushor.2011.10.009 
Kearsley, G. y Shneiderman, B. (1998). Engagement Theory: A Framework for 
Technology-based Teaching and Learning, Educational Technology, 38 (5), 20-23. 
Keller, K.L. (2013). Strategic Brand Management: Building, Measuring, and Managing 
Brand Equity, 4th ed., Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ. 
Kerin, R. A., Hartley, S.W. & Rudelius, W. (2014). Marketing. Undécima edición. 
McGraw Hill/Interamericana editores, México. 
Kim SJ, Wang RJH, Malthouse EC (2015). The effects of adopting and using a brand’s 
mobile application on customers’ subsequentpurchase behavior. J. Interactive 
Marketing, 31, 28–41. 
Kim, E., Lin, J.S. & Sung, Y. (2013b). To App or Not to App: Engaging Consumers via 
Branded Mobile Apps, Journal of Interactive Advertising, 13(1), 53-65. DOI: 
10.1080/15252019.2013.782780 
Kim, H-S., (2006). Using shopping motivations to profile inner city consumers. J. Shopp. 
Cent. Res. 13. 
Kim, J. Y. (2010). Influence upon brand commitment, made by dual channel of brand 
attitude and brand attachment through on-line brand experience. Management 
Information Systems Review, 29(3), 123–146. doi:10.29214/damis 
Kim, S. & Baek, T.H. (2018) Examining the antecedents and consequences of mobile app 
engagement, Telematinc and Informatics. Doi: 
https://doi.org/10.1016/j.tele.2017.10.008 
Kim, S. & Yoon, D., (2013). Antecedents of Mobile App Usage Among Smartphone Users. 
Norman OK, American Academy of Advertising Conference. 
https://doi.org/10.1016/j.bushor.2011.10.009
https://doi.org/10.1016/j.tele.2017.10.008
 
 189 
Kim, S., Baek, T.H., Kim, Y.-K., Yoo, K., (2016). Factors affecting stickiness and word 
of mouth in mobile applications. J. Res. Interact. Market. 10 (3), 177–192. 
Kim, Y.H., Kim, D., Wachter, K., (2013a). A study of mobile user engagement (MoEN): 
Engagement motivations, perceived value, satisfaction, and continued engagement 
intention. Decis. Support Syst. 56, 361–370. 
Koenig-Lewis, N., Palmer, A., & Moll, A. (2010). Predicting young consumers' take up 
of mobile banking services. The International Journal of Bank Marketing, 28(5), 
410-432. doi: 10.1108/02652321011064917 
Kotler, P. & Armstrong, G. (2017). Fundamentos de marketing. (Lourdes Amador Araujo 
y Leticia Esther Pineda Ayala, trads.). (13ª ed.). México: Pearson Educación de 
México. (Obra original publicada en 2016). 
Kristian Möller and Aino Halinen (2000). Relationship Marketing Theory: Its Roots and 
Direction. Journal of Marketing Management, 16, 29-54 
Krum, C., (2010). Mobile Marketing, Finding Your Customer No Matter Where They 
Are. Indianapolis: QUE. 
Kumar, R. & Ravindran, S. (2012). An empirical study on service quality perceptions and 
continuance intention in mobile banking context in India. Journal of internet 
banking and commerce. 17(1). 
Kumar, V. y Pansari, A. (2016). Competitive advantage through engagement, Journal of 
Marketing Research, 53(4), 497-514. 
Kumar, V., Aksoy, L., Donkers, B., Venkatesan, R., Wiesel, T. y Tillmanns, S. (2010). 
Undervalued or Overvalued Customers: Capturing Total Customer Engagement 
Value, Journal of Service Research, 13 (3), 297–310. 
Kumar, V., Pozza, I.D. & Ganesh, J. (2013). Revisiting the Satisfaction–Loyalty 
 
 190 
Relationship: Empirical Generalizations and Directions for Future Research. 
Journal of Retailing, 89 (3, 2013) 246–262. 
http://dx.doi.org/10.1016/j.jretai.2013.02.001 
Kuo, Y. -., & Feng, L. -. (2013). Relationships among community interaction 
characteristics, perceived benefits, community commitment, and oppositional brand 
loyalty in online brand communities. International Journal of Information 
Management, 33(6), 948-962. 10.1016/j.ijinfomgt.2013.08.005 Retrieved from 
www.scopus.com 
Kuo, Y. & Feng, L. (2013). Relationships among community interaction 
characteristics,perceived benefits, community commitment, and oppositionalbrand 
loyalty in online brand communities. International Journal of Information 
Management, 33, 948– 962. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2013.08.005 
Kurtz, L. D. (2012). Marketing contemporáneo. (Guadalupe Meza Staines, Martha Elsa 
Mauri Hernández y Magda Elizabeth Treviño Rosales, trad.). (15ª ed.). México: 
Cengage Learning Editores. (Obra original publicada en 2010). 
Kuzgun, E. (2012). Brand Loyalty’s Impact on Customer Engagement in Virtual Brand 
Communities – by the case of Turkish Market. Master ’s Thesis Merc. International 
Marketing and Management. Copenhagen Business School. 
LaSalle, D. and Britton, T.A. (2003), Priceless: Turning Ordinary Products into 
Extraordinary Experiences, Harvard Business School Press, Boston, MA. 
Laurel, B. (1993). Computers as theatre. Reading, MA: Addison-Wesley. 
Leckie, C., Nyadzayo, M.W. and Johnson, L.W. (2016), Antecedents of consumer brand 
engagement and brand loyalty, Journal of Marketing Management, 32 (5/6), 558-
578. 
http://dx.doi.org/10.1016/j.jretai.2013.02.001
http://www.scopus.com/
http://dx.doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2013.08.005
 
 191 
Lee, J.Y. & Jin, C.H. (2019). The role of gamification in brand app experience: The 
moderating effects of the 4Rs of app marketing, Cogent Psychology, 6, 1576388. 
Lee, Y. H. (2008). Exploring factors affecting mobile commerce adoption in the United 
States, Korea, and China: The test of Theories, models, and cultural differences. 
Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Doctor of 
Philosophy in Mass Communications. School of Journalism and Mass 
Communications. University of South Carol. 
Lemon, K. N., & Verhoef, P. C. (2016). Understanding customer experience throughout 
the customer journey. Journal of Marketing, 80(6), 69–96. doi:10.1509/jm.15.0420 
Liljander, V., Polsa, P., & Forsberg, K. (2007). Do mobile CRM services appeal to loyalty 
program customers?, International Journal of E-Business Research, 3(2), 24-40. 
Lusch, R. F. & Vargo, S. L. (2006). Service-Dominant Logic: Reactions, Reflections and 
Refinements. Marketing Theory, 6(3), 281. 10.1177/1470593106066781 
Lusch, R. F., Vargo, S. L., & Tanniru, M. (2010). Service, value-networks, and learning. 
Journal of the Academy of Marketing Science, 38(1), 19–31. 
Lutz, Susan L., John T. Guthrie, and Marcia H. Davis (2006), Scaffolding for Engagement 
in Elementary School Reading Instruction, Journal of Educational Research, 100 
(1), 3–20. 
Machado, C. M.A. (2016). Drivers of customer brand engagement: an application to 
virtual brand commun i ties on facebook. Doctoral Thesis in Business and 
Management Studies Marketing and Strategy. Faculdade de Economia, 
Universidades do Porto 
Magrath, V. & McCormick, H., (2012). Marketing Design of mobile fashion retail apps. 
Journal of Fashion Marketing, 17(1), 115-134. 
https://www.researchgate.net/deref/http%3A%2F%2Fdx.doi.org%2F10.1177%2F1470593106066781?_sg%5B0%5D=fVlTHXJP7Th5-JtCSTsLti5ujWbd0J6vAbLunB-Fihew78QAHi7MpYYkXakS91u6nTf2q7Ha2NIJ3wgRSt5Q4alEcQ.m-ShLg84LprOgFNcpeKfxKnhuho7OTk_wR1Q4u38usN8a_t27C8QzsoCL70L_T38TQ2hiXGzFCtieF0POY01RA
 
 192 
Magrath, V. & McCormick, H., (2013). Branding design elements of mobile fashion retail 
apps. Journal of Fashion Marketing and Management, 17(1), 98-11. 
Malthouse, E. C., y Calder, B.J. (2011). Engagement and Experiences: Comment on 
Brodie, Hollebeek, Juric, and Ilic (2011), Journal of Service Research, 14 (3), 277–
279. 
Marsden, P., Chaney, P., (2013). The Social Commerce Handbook: 20 Secrets for Turning 
Social Media Into Social Sales. McGraw Hill Professional. 
Maslach, Christina, Wilmar Schaufeli, and Michael P. Leiter ( 2001), Job Burnout, Annual 
Review of Psychology, 52 (1), 397-422. 
May, Douglas R., Richard L. Gilson, and Lynn M. Harter (2004), The Psychological 
Conditions of Meaningfulness, Safety and Availability and the Engagement of the 
Human Spirit at Work, Journal of Occupational and Organizational Psychology, 
77, 11–37. 
McLean, G. & Wilson, A. (2016). Evolving the online customer experience … is there a 
role for online customer support? Computers in Human Behavior, 60(2), 602–610. 
doi:10.1016/j.chb.2016.02.084 
McLean, G., Al-Nabhani, K. & Wilson, A. (2018). Developing a Mobile Applications 
Customer Experience Model (MACE)- Implications for Retailers. Journal of 
Business Research, 85, 325–336. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2018.01.018 
Merigó, J.M. (2016). Investigación académica en innovación: un análisis de país. 
Scientometrics, 108, 559-593. 
Merrilees, B. (2016). Interactive brand experience pathways to customer-brandengagement and value co-creation, Journal of Product & Brand Management, 
25(5), 402-408, https://doi.org/10.1108/JPBM-04-2016-1151 
 
 193 
Mirbagheri, S. & Hejazinia, M., 2010. Mobile Marketing communication: Learning from 
45 popular cases for campaign designing. International Journal of Mobile 
Marketing, 5(1), pp. 175-192. 
Mobile Marketing Association. (2008, julio 15). Global code of conduct. Recuperado de: 
http://mmaglobal.com/codeofconduct.pdf 
Moceri, P., Smud, D., Vitualich, D. and Wright, N. (2011). Native App or Web Site? 
Deciding Your Next Step in Mobile. Retreived from: 
http://siia.com/index.php?option=com docman&task=doc 
download&gid=3059&Itemid=318/. 
Molinillo, S., Navarro-García, A., Anaya-Sánchez, R., Japutra, A. (2020). The impact of 
affective and cognitive app experiences on loyalty towards retailers. Journal of 
Retailing and Consumer Services. 54. 
Mollen, A. and Wilson, H. (2010). Engagement, telepresence and interactivity in online 
consumer experience: Reconciling scholastic and managerial perspectives. Journal 
of Business Research, 63 (9-10), 919–925. 
MSI. (2010). 2010– 2012 research priorities. Boston, MA: Marketing Science Institute. 
MSI. (2014). 2014-2016 research priorities. Retrieved from 
http://www.msi.org/research/2014-2016-research-priorities/ 
Nambisan, S. and Baron, R.A. (2007). Interactions in virtual customer environments: 
implications for product support and customer relationship management, Journal of 
Interactive Marketing, 21(2), 42-62. 
Nambisan, Satish (2002). Designing Virtual Customer Environments for New Product 
Development: Toward a Theory, Academy of Management Review, 27 (3), 392-413. 
http://mmaglobal.com/codeofconduct.pdf
 
 194 
Negi, N.S., Kumar, M. (2019). Role of user experience through electronic word of mouth 
about e-commerce platforms in re-patronage intentions of shoppers. International 
Journal of Recent Technology and Engineering. 8(3 Special Issue), 511-515 
Nunnally, J. y Bernstein, I. (1994). Psychometric theory (3a ed.). Nueva York, Estados 
Unidos: McGraw-Hill. 
O´Brien, H. & Toms, E. (2008). What is User Engagement? AConceptual Framework for 
Defining User Engagement with Technology. Journal of the American Society for 
Information Science and Technology, 59(6), 938–955. 
Ojiako, U., Chipulu, M. & Graesser, A. (2012). Correlating service touch‐ point 
preferences with engagement parameters, Industrial Management & Data Systems, 
112 (5), pp.766-785, https://doi.org/10.1108/02635571211232334 
Owyang, J. (2007). Defining ‘Engagement, (Accessed May 25, 2017), Disponible en 
http://www.web-strategist.com/blog/2007/02/01/defining-engagement/ 
Pagani, M., & Mirabello, A. (2011). The influence of personal and social-interactive 
engagement in social TV web sites. International Journal of Electronic Commerce, 
16 (2), 41 – 67. 10.2307/23106393 
Pascarella, E. T. y Terenzini, P.T. (1991). How College Affects Students: Findings and 
Insights from Twenty Years of Research. San Francisco, CA: Jossey-Bass. 
Patterson, P., Yu, T. & De Ruyter, K. (2006, diciembre). Understanding customer 
engagement in services. Proceedings, Australia-New Zeland Marketing Academy 
Conference, Brisbane. Recuperado de: 
http://smib.vuw.ac.nz:8081/WWW/ANZMAC2006/documents/Pattinson_Paul.pdf 
Pavlou, P. A., & Fygenson, M. (2006). Understanding and predicting electronic commerce 
 
 195 
adoption: An extension of the theory of planned behavior. MIS Quarterly,115-143. 
Peppers, Don and Martha Rogers (2005). Return on Customer: Creating Maximum Value 
From Your Scarcest Resource. Doubleday: Random House, Inc. 
Petter, S., Mclean, E.R., 2009. A meta-analytic assessment of the DeLone and McLean IS 
success model: an examination of IS success at the individual level. Inf. Manage. 
46, 159–166. 
Phillips, B. J., & McQuarrie, E. F. (2010). Narrative and persuasion in fashion advertising. 
Journal of Consumer Research, 37(3), 368–392. doi:10.1086/653087 
Pine, B.J. II and Gilmore, J.H. (1998). Welcome to the experience economy, Harvard 
Business Review, July/August, 97. 
Poretski, L., Zalmanson, L., Arazy, O. (2020). The effects of co-creation and word-of-
mouth on content consumption - Findings from the video game industry. 40th 
International Conference on Information Systems, ICIS 2019 
Prahalad, C.K. (2004), The co-creation of value: invited commentaries on ‘evolving to a 
new dominant logic for marketing’, Journal of Marketing, 68(1), 23. 
Purcell, K., Entner, R. & Henderson, N., (2010). The Rise of Apps Culture, Washington: 
Pew Research Center's Internet & American Life Project. September 14, 
http://www.pewinternet.org/Reports/2010/The-Rise-of-Apps-Culture.aspx. 
Qureshi, I., Fang, Y., Ramsey, E., McCole, P., Ibbotson, P. and Compeau, D. (2009), 
“Understanding online customer repurchasing intention and the mediating role of 
trust – an empirical investigation in two developed countries”, European Journal of 
Information Systems, 18 (3), 205-222. 
Rahnama, H., Rajabpour, S. (2017). Factors for consumer choice of dairy products in Iran. 
Appetite. 111, 46-55 
 
 196 
Rai, A., Lang, S.S., Welker, R.B., (2002). Assessing the validity of is success models: an 
empirical test and theoretical analysis. Inf. Syst. Res. 13, 50–69. 
Reinares, L.P.J. & Ponzoa, C.J.M. (2004). Marketing Relacional. Madrid: Prentice Hall. 
Rishi, M., (2012). Innovations' Around Mobile Applications: Scope for Indian 
Developers. Journal of Technology Management for Growing Economies, 3(2), 
119-136. 
Rodrigues, S.P., van Eck, N.J., Waltman, L., Jansen, F.W., 2014. Mapping patient safety: 
a large-scale literature review using bibliometric visualisation techniques. BMJ 
Open 4 (3). 
Rothbard, Nancy P. ( 2001). Enriching or Depleting? The Dynamics of Engagement in 
Work and Family Roles, Administrative Science Quarterly, 46, 655-84. 
Roy, S.K., Balaji, M.S., Soutar, G., Lassar, W. M. & Roy, R. (2017). Customer 
engagement behavior in individualistic and collectivistic markets. Journal of 
Business Research, http://dx.doi.org/10.1016/j.jbusres.2017.06.001 
Rueda-Clausen Gómez, C.F., Villa-Roel Gutiérrez, C. Rueda-Clausen, Pinzón, C.E. 
(2005). Indicadores bibliométricos: origen, aplicación, contradicción y nuevas 
propuestas, MedNAB, 8(1), 29-36. 
Ruiz-Mafe, C., Martí-Parreño, J., & Sanz-Blas, S. (2014). Key drivers of consumer loyalty 
to Facebook fan pages. Online Information Review, 38(3), 362-380. 
Ryan, D. & Jones, C., (2012). Understanding Digital Marketing: Mareting Strategies for 
Engaging the Digital Generation. 2nd ed. London: Kogan Page Publishers. 
Saini, S., Singh, J. (2020). Managing consumer loyalty: An expanded model of consumer 
experience management and consumer loyalty. International Journal of Asian 
Business and Information Management. 11(1), pp. 21-47 
http://dx.doi.org/10.1016/j.jbusres.2017.06.001
 
 197 
Saks, Alan (2006), Antecedents and Consequences of Employee Engagement, Journal of 
Managerial Psychology, 21 (7), 600–619. 
Salanova, Marisa, Sonia Agut, and José María Peiró (2005), Linking Organizational 
Resources and Work Engagement to Employee Performance and Customer Loyalty: 
The Mediation of Service Climate, Journal of Applied Psychology, 90 (6), 1217-
27. 
Salvi, F., Serra Cantallops, A. y Ramón Cardona, J. (2013). Los impactos del eWOM en 
hoteles. Redmarka: Revista Académica de Marketing Aplicado, 6(6), 3-17. 
Recuperado de https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4470590 
Santiago, R. Trabaldo, S., Kamijo, M., y Fernández, A. (2015). Mobile learning: Nuevas 
realidades en el aula. Grupo Oceano. Recuperado de http://www.digital-
text.com/FTP/LibrosMetodologia/mlearning.pdf el 05 de marzo de 2017. 
Sarkar, A., y Sreejesh, S. (2014). Examination of the roles played by brand love and 
jealousy in shaping customer engagement. Journal of Product & Brand 
Management, 23(1), 24–32. doi:10.1108/JPBM-05-2013-0315Sashi, C. (2012). Customer engagement, buyer-seller relationships, and social media. 
Management Decision, 50 (2), 253- 272. 
Sawhney, M., Verona, G. and Prandelli, E. (2005), Collaborating to create: the internet as 
a platform for customer engagement in product innovation, Journal of Interactive 
Marketing, 19(4), 4-34. 
Schamari, J. and Schaefers, T. (2015). Leaving the Home Turf: How Brands Can Use 
Webcare on Consumer- generated Platforms to Increase Positive Consumer 
Engagement. Journal of Interactive Marketing, 30, 20– 33. 
Scharl, A., Dickinger, A., & Murphy, J. (2005). Diffusion and success factors of mobile 
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4470590
http://www.digital-text.com/FTP/LibrosMetodologia/mlearning.pdf
http://www.digital-text.com/FTP/LibrosMetodologia/mlearning.pdf
 
 198 
marketing. Electronic Commerce Research and Applications, 4(2), 159–173. 
http://doi.org/10.1016/j.elerap.2004.10.006 
Schaufeli, Wilmar B., Isabel M. Martinez., Alexandra Marques Pinto, Marisa Salanova, 
and Arnold B. Bakker (2002), Burnout and Engagement in University Students: A 
Cross-National Study, Journal of Cross-Cultural Psychology, 33 (5), 464–81. 
Schivinski, B., Christodoulides, G., & Dabrowski, D. (2016). Measuring consumers’ 
engagement with brand-related social-media content. Journal of Advertising 
Research, 56(1), 64–80. doi:10.2501/JAR-2016-004 
Schmitt, B.H. (1999), Experiential Marketing: How to Get Customers to Sense, Feel, 
Think, Act, and Relate to Your Company and Brands, The Free Press, New York, 
NY. 
Scott, J., & Craig-Lees, M. (2010). Audience engagement and its effects on product 
placement recognition. Journal of Promotion Management, 16(1–2), 39–58. 
doi:10.1080/10496490903571803 
Sellitto, C., Burgess, S., and Hawking, P. (2007) ‘Information quality attributes associated 
with RFID- derived benefits in the retail supply chain’, International Journal of 
Retail and Distribution Management, 35 (1), 69-87. 
Shamim, A. & Butt, M.M. (2013). Acritical model of brand experience consequences. 
Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 25(1). 102 – 117. 
10.1108/13555851311290957 
Shankar, V., & Balasubramanian, S. (2009). Mobile Marketing: A Synthesis and 
Prognosis. Journal of Interactive Marketing, 23 (2), 118-129. 
Shankar, V., Venkatesh, A., Hofacker, C., & Naik, P. (2010). Mobile marketing in the 
retailing environment: Current insights and future research avenues. Journal of 
 
 199 
Interactive Marketing, 24(6), 111–120. 10.1016/j.intmar.2010.02.006 
Sharma, P. (2010). Measuring personal cultural orientations: Scale development and 
validation. Journal of the Academy of Marketing Science, 38(6), 787–806. 
Sharma, S.K., Srikrishna Madhumohan Govindaluri, Saeed Al-Muharrami, Ali Tarhini, 
(2017). A multi-analytical model for mobile banking adoption: a developing country 
perspective, Review of International Business and Strategy, 27(1), 133-148, 
https://doi.org/10.1108/RIBS-11-2016-0074 
Sheth, J. N. and Parvatiyar, A. (1995). Relationship marketing in consumer markets, 
antecedents and consequences. Journal of the Academy of Marketing Science, 23 
(4), 255 – 271. 
Silva, S.; Muñoz, F. & Liébana, F. (2013). The determinants of mobile banking 
acceptance: conceptual development and empirical analysis. The International 
Journal of Management Science and Information Technology (IJMSIT) Issue 8, (1 
- 27). 
Sin, L. Y.M., Tse, A. C. B., Yao, O.H.M., Chow, R. P.M., Lee, J. S. Y., & Lau, L. B. Y. 
(2005). Relationshipmarketing orientation: Scale development and cross-cultural 
validation. Journal of Business Research, 58, 185–194. doi:10.1016/S0148-
2963(02)00493-9 
Singh, S. K. (2008). The diffusion of mobile phones in India. Telecommunication Policy, 
32(9–10), 642–651.
 
Sirdeshmukh, D., Singh, J., & Sabol, B. (2002). Consumer trust, value, and loyalty in 
relational exchanges. Journal of Marketing, 66(1), 15–37. 
doi:10.1509/jmkg.66.1.15.18449 
 
 200 
Soosaraei, M., Akbar, K. A., Fakhar, M. & Ziaei, H.H. (2018). A decade bibliometric 
analysis of global research on leishmaniasis in Web of Science database. Annals of 
medicine and Surgery. 26, 30-37. 
Sproson, S. (2014). The influence of branded mobile applications on consumers’ 
perceptions of a brand: the importance of brand experience and engagement. 
Postgraduate Master’s degree dissertation. Dublin Business School. 
Sprott, D., Czellar, S., & Spangenberg, E. (2009). The importance of a general measure 
of brand engagement on market behavior: Development and validation of a scale. 
Journal of Marketing Research, 46(1), 92–104. doi:10.1509/jmkr.46.1.92 
Statista. Mobile internet – Statistics & Facts. Consultado el 10 de octubre de 2018 de 
https://www.statista.com/topics/779/mobile-internet/ 
Sun, B., (2006). Invited commentary—technology innovation and implications for 
customer relationship management. Market. Sci. 25 (6), 594–597. 
Tarasewich, P., Nickerson, R. C, & Warkentin, M. (2002). Issues in mobile e-commerce. 
Communications of the Association for Information Systems, 8, 41-64. 
Tarute, A., Nikou, S., & Gatautis, R. (2017). Mobile application driven consumer 
engagement. Telematics and Informatics, 34(4), 145-156. 
10.1016/j.tele.2017.01.006 Retrieved from www.scopus.com 
Tseng, T. & Lee, C. (2018). Facilitation of consumer loyalty toward branded applications: 
The dual-route perspective. Telematics and Informatics. 
https://doi.org/10.1016/j.tele.2018.03.002 
Unión Internacional de Telecomunicaciones (ITU) (2016). World 
Telecommunication/ICT Indicators database. Recuperado de 
http://www.itu.int/en/about/Pages/default.aspx 
http://www.itu.int/en/about/Pages/default.aspx
 
 201 
Urbach, N. y Ahlemann, F. (2010). Structural equation modeling in information systems 
research using partial least squares. Journal of Information Technology Theory and 
Application, 11(2), 5-40. 
van der Heijden, H. (2004). User acceptance of hedonic information systems. 
MISQuarterly, 28(4), 695–704. 
van Doorn, J., Lemon, K.N., Mittal, V., Nass, S., Pick, D., Pirner, P. and Verhoef, P. 
(2010). Customer Engagement Behavior: Theoretical Foundations and Research 
Directions, Journal of Service Research, 13, 3, 253– 66. 
Van Nunen, K., Li, J., Reniers, G. & Ponnet, K. (2017). Bibliometric analysis of safety 
culture research. Safety Science. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2017.08.011 
Vargo, S. (2009). Toward a transcending conceptualization of relationship: a service-
dominant logic perspective. The Journal of Business and Industrial Marketing, 373-
379. 
Vargo, S. L., & Lusch, R. F. (2008). From goods to service (s): Divergences and 
convergences of logics. Industrial Marketing Manag ement, 37 (3), 254– 259. 
Vargo, Stephen and Robert F. Lusch (2004), ‘Evolving to a New Dominant Logic for 
Marketing, Journal of Marketing, 68 (January), 1-17. 
Vargo, Stephen and Robert F. Lusch (2008a), Service-Dominant Logic: Continuing the 
Evolution, Journal of the Academy of Marketing Science, 36 (1), 1-10. 
Vargo, Stephen and Robert F. Lusch (2008b), Why Service?, Journal of the Academy of 
Marketing Science, 36 (1), 25-38. 
Varnali, K. & Toker, A. (2010). Mobile marketing research: The-state-of-the-art. 
International Journal of Information management. 30. 144-151. 
Varshney, U., & Vetter, R. (2002). Mobile commerce: Framework, applications and 
 
 202 
networking support. Mobile Networks and applications, 7, 185-198. 
Venkatesh V., & Davis F. (2000). A theoretical extension of the technology acceptance 
model: four longitudinal field studies. Management Science, 46(2), 186-204. 
Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use 
ofinformation technology: Extending the unified theory of acceptance and use 
oftechnology. MIS Quarterly, 36(1), 157–178. 
Verhoef, P. C., Reinartz, W. J., & Krafft, M. (2010). Customer engagement as a new 
perspective in customer management.Journal of Service Research, 13(3), 247–252. 
Verhoef, Peter C.,Werner Reinartz and Manfred Krafft, (2010), Customer Engagement as 
a New Perspective in Customer Management, Journal of Service Research, 13 (3), 
247-252. 
Verisign (2007). White Paper: Mobile commerce services. Recuperado de 
http://www.verisign.com/static/DEV040159.pdf 
Verkijika, S.F., De Wet, L. (2019). Understanding word-of-mouth (WOM) intentions of 
mobile app users: The role of simplicity and emotions during the first interaction. 
Telematics and Informatics. 41, 218-228 
Viswanathan, V., Hollebeek, L. D., Malthouse, E. C., Maslowska, E., Kim, S. J., & Xie, 
W. (2017). The dynamics of consumer engagement with mobile technologies. 
Service Science, 9(1), 36-49. 10.1287/serv.2016.0161 Retrieved from 
www.scopus.com 
Vivek, S. (2009). A scale of consumer engagement. A dissertation Submitted in partial 
fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy in the 
Department of Management and Marketing in the Graduate School of The 
University of Alabama, Tuscaloosa, Alabama. 
http://www.verisign.com/static/DEV040159.pdf
 
 203 
Vivek, S. D., Beatty, S. E., Dalela, V., & Morgan, R. M. (2014). A generalized 
multidimensional scale for measuring customer engagement. Journal of Marketing 
Theory and Practice, 22(4), 401-420. 10.2753/MTP1069-6679220404 Retrieved 
from www.scopus.com 
Vivek, S.D., Beatty, S.E. y Morgan, R.M. (2012). Customer Engagement: Exploring 
Customer Relationships Beyond Purchase, Journal of Marketing Theory and 
Practice, 20 (2), 127–149. 
Wagner, C., and Majchrzak, A. (2007). Enabling customer-centricity using wikis and the 
wiki way, Journal of Management Information Systems, 23 (3), 17 – 43. 
Wang, B., Pan, S.-Y., Ke, R.-Y., Wang, K., Wei, Y.-M., 2014. An overview of climate 
change vulnerability: a bibliometric analysis based on Web of Science database. 
Nat. Hazards 74, 1649–1666. 
Wang, H.-Y., Liao, C. & Yang, L.-H., (2013). What Affects Mobile Application Use? The 
Roles of Consumption Values. International Journal of Marketing Studies, 5(2). 
Wang, J.R., Malthouse, C., Krishnamurthi, L., (2015). On the go: how mobile shopping 
affects consumer purchase behavior. J. Retail. 91 (2), 217–234. 
Watkins, C. Edward, Jr., Robert M. Tipton, Michaelene Manus, and Julie Hunton-Shoup 
(1991), Role Relevance and Role Engagement in Contemporary School Psychology, 
Professional Psychology: Research and Practice, 22 (4), 328-32. 
Watson, C., McCarthy & Rowley, J. (2013). Consumer attitudes towards mobile 
marketing in the smart phone era. International Journal of Information 
management. 33, 840 – 849. 
Wirtz, J. & Mattila, A., (2001). Exploring the role of alternative perceived performance 
measures and needs-congruency in the consumer satisfaction process. J. Consum. 
 
 204 
Psychol. 11 (3), 181–192. http://dx.doi.org/10.1207/S15327663JCP1103_04. 
Wirtz, J., den Ambtman, A., Bloemer, J., Horváth, C., Ramaseshan, B., Van De Klundert, 
J., Gurhan Canli, Z. and Kandampully, J. (2013), Managing brands and consumer 
engagement in online brand communities, Journal of Service Management, 24(3), 
pp. 223-244. https://doi.org/10.1108/09564231311326978 
Witeepanich, C.; Emklang, N.; Matsmak, J.; Kanokviriyasanti, P. y Chanvarasuth, P. 
(2013). Understanding the adoption of mobile banking services: an empirical study. 
Proceedings of the 4th International Conference on Engineering, Project, and 
Production Management (EPPM). School of Management Technology,
Sirindhorn 
International Institute of Technology, Thammasat University. 
Wixom, B.H. and Todd, P.A. (2005). A theoretical
integration of user satisfaction and 
technology acceptance, Information Systems Research, 16 (1), 85-102. 
Wu, L. (2015). Factors of continually using branded mobile apps: the central role of app 
engagement. International Journal Marketing and advertising, 9 (4), 303 – 320. 
Wu, L., (2016). Understanding the impact of media engagement on the perceived value 
and acceptance of advertising within mobile social networks. J. Interact. 
Advertising, 16 (1), 59–73. 
Wu, T. Y. & Lin, C. A. (2017). Predicting the effects of eWOM and online brand 
messaging: Source trust, bandwagon effect and innovation adoption factors. 
Telematics and Informatics, 34(2), 470-480. 
https://doi.org/10.1016/j.tele.2016.08.001 
http://dx.doi.org/10.1207/S15327663JCP1103_04
https://doi.org/10.1108/09564231311326978
 
 205 
Yan, W.-J., Chiou, S.-C. 2020. Dimensions of customer value for the development of 
digital customization in the clothing industry. Sustainability (Switzerland). 
12(11),4639 
Yang, K. (2006). The effects of consumer Perceived Value and Subjective Norm on the 
Adoption of Mobile Data Services: A Cross-cultural Comparision of American and 
Korean Consumers. A Dissertation presented for the Doctor of Philosophy Degree. 
The University of Tennessee, Knoxville. 
Zakir, M.M., 2013. Brand engagement: insights and learning from other discipline. 
Mediterr. J. Soc. Sci. 4 (11), 609–614. 
Zeithaml, V. (1988). Consumer perceptions of price, quality and value: A means-end 
model and synthesis of evidence. Journal of Marketing, 52(3), 2-22. 
Zhang, T. (2016). Customer engagement of value Co-creation. Dissertation presented in 
partial fulfillment of the requirements for the Degree Doctor of Philosophy in the 
Graduate School of The Ohio State University. 
Zhao, Z., & Balague, C. (2015). Designing branded mobile apps: Fundamentals and 
recommendation. Business Horizons, 58(1), 305–315. 
doi:10.1016/j.bushor.2015.01.004 
Zhou, Z., Goh, Y.M., Li, Q., (2015). Overview and analysis of safety management studies 
in the construction industry. Saf. Sci. 72, 337–350. 
Zhu,W.M.;Wei, Y.H. Experiential value di_erences of clothing personalized 
customization under di_erent situations. J. Text. Res. 2018, 39, 116–119. 
 
 
 
 206 
ANEXOS 
 
ANEXO A. Artículo Engagement: bibliometric analysis 
 
Liga para acceder al artículo completo: 
http://novascientia.delasalle.edu.mx/ojs/index.php/Nova/article/view/1438 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
http://novascientia.delasalle.edu.mx/ojs/index.php/Nova/article/view/1438
 
 207 
ANEXO B. Cuestionario Piloto 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 208 
 
Anexo C. Cuestionario final