La influencia de las redes sociales en el
comportamiento de compras online en estudiantes universitarios de la ciudad de
Machala/ The influence of social media on online shopping behavior among university students in the city of Machala
Iris Leonela Méndez
Rodas1, https://orcid.org/0009-0006-8149-6264, imendez1@utmachala.edu.ec
Karla Dennisse Feijoo
Rodríguez2, https://orcid.org/0009-0008-9744-9336, kfeijoo6@utmachala.edu.ec
Stalin Rafael Ramon
Herrera, https://orcid.org/0009-0006-6758-2967,
srramon@utmachala.edu.ec
Institución
de los autores
1, 2, 3 Universidad Técnica de Machala. Ecuador.
Resumen
En la sociedad ecuatoriana se observa una creciente dependencia de las
redes digitales, que influyen directamente en las emociones y las decisiones de
consumo. Por tal razón, el objetivo de este estudio fue analizar cómo las redes
sociales influyen en el comportamiento de compra online de estudiantes
universitarios en Machala, enfocándose en la decisión de compra, las compras
compulsivas y los hábitos de consumo. Para ello, mediante una metodología
cuantitativa con enfoque correlacional, se aplicaron encuestas a estudiantes de
dos universidades locales, y se evaluó el modelo con PLS-SEM usando SmartPLS, obteniendo alta fiabilidad y validez. Los
resultados muestran efectos positivos significativos de las redes sociales
digitales en las tres dimensiones del comportamiento de consumo, con
coeficientes de trayectoria superiores a 0.76 y coeficientes de determinación
mayores al 98%. Se concluye que estas redes son un detonante del consumo
digital juvenil, influyendo tanto en decisiones racionales como impulsivas.
Palabras
clave: Redes sociales, compras
online, comportamiento del consumidor, estudiantes universitarios, marketing
digital
Abstract
In Ecuadorian society, there is a
growing dependence on digital networks, which directly affect emotions and
consumer decisions. For this reason, the aim of this study was to analyze how
social media influence the online purchasing behavior of university students in
Machala, focusing on purchase decisions, compulsive buying, and consumption
habits. To do this, a quantitative methodology with a correlational approach
was used, surveys were administered to students from two local universities,
and the model was evaluated with PLS-SEM using SmartPLS,
achieving high reliability and validity. The results show significant positive
effects of social media on the three dimensions of consumer behavior, with path
coefficients greater than 0.76 and determination coefficients above 98%. It is concluded that social media
is a trigger for youth digital consumption, influencing both rational and
impulsive decisions.
Keywords: Social media, online shopping,
consumer behavior, university students, digital marketing
Introducción
A través de la historia de la humanidad, sin duda alguna una de las transformaciones
históricas más relevantes ha sido la aparición del internet, el mismo que ha
transformado el modo de vida de las personas ya que este invento ha hecho que
se lleguen a crear un sinnúmero de plataformas digitales que han cambiado el
diario vivir de las personas. Es tal la importancia de estas innovaciones
tecnológicas que según Espinoza (2020) “en la actualidad el 53% de los
habitantes que existes a nivel mundial, tienen acceso al internet de forma
permanente y, generalmente, sus comportamientos se dan en aras de buscar nuevas
plataformas digitales” (p. 3).
Desde el inicio del siglo XXI, las redes sociales han experimentado una
evolución significativa en su propósito original. Lo que comenzó como una
herramienta simple para facilitar la comunicación interpersonal sin barreras
geográficas, ha evolucionado hasta convertirse en una plataforma
multidimensional que abarca múltiples aspectos de nuestra vida digital. Esta
transformación ha sido impulsada por la constante adaptación a las nuevas necesidades
de la sociedad, dando origen a una diversidad de aplicaciones que han
revolucionado tanto el ámbito laboral como el empresarial.
Por su parte, la plataforma Facebook, creada por Mark Zuckerberg hace
casi más de 20 años, la misma que cambió la manera no solo de comunicarse, sino
que también ha servido y sirve como plataforma de despegue para muchos
negocios. En la actualidad esta plataforma tiene más de 2 mil millones de
usuarios y con el fin de incrementar este número, constantemente diseña aplicaciones
para que se puedan ofrecer servicios o bienes entre sus usuarios, como lo es
Marketplace (Carrión, 2020).
En este contexto, plataformas como Instagram,
Twitter, WhatsApp y Telegram, han desarrollado sistemas paralelos dentro de
sus respectivas aplicaciones, otorgándoles así una funcionalidad adicional. Un
ejemplo de ello es Instagram, que dispone de una red de alternativas orientadas
específicamente a emprendimientos y empresas formalmente constituidas. De
manera similar, WhatsApp ha
implementado una versión complementaria denominada WhatsApp Business. Por su parte, Telegram y Twitter se posicionan como redes sociales enfocadas
principalmente en la difusión de información, así como en la promoción y oferta
de bienes y servicios (Gómez, 2020).
En la actualidad, las redes sociales se han consolidado como uno de los
principales canales para la realización de actividades comerciales, en las
cuales se intercambia capital por bienes o servicios. Espinoza (2020) señala
que “esto se ve reflejado en la cifra de 2.789 millones de usuarios que se
conectan diariamente a estas plataformas” (p. 4). No obstante, el crecimiento
de estas dinámicas ha venido acompañado de desafíos relevantes, entre los que
destaca el incremento de estafas perpetradas a través de dichos medios.
Particularmente en América Latina, se ha documentado una notable
incidencia de delitos de esta naturaleza. Un ejemplo de ello es el estudio de
Romero (2017), quien analizó cómo en la ciudad de Huánuco, Perú, se han
configurado casos significativos de fraude mediante el uso de redes sociales.
Esta problemática se explica, en gran medida, por la escasa consideración de
variables de seguridad por parte de los usuarios al momento de efectuar
transacciones comerciales o contratar servicios a través de estas plataformas.
En el caso de páginas como Facebook,
los usuarios cuentan con la posibilidad de verificar la reputación de una
empresa mediante los comentarios y valoraciones emitidos por otros clientes, lo
cual constituye una herramienta útil para mitigar riesgos.
En consonancia con lo anterior, Espinoza (2020) examinó la influencia de
las redes sociales en el comportamiento del consumidor, concluyendo que los
potenciales compradores tienden a evaluar diversas variables antes de concretar
una adquisición. Por ejemplo, en plataformas como Instagram, suelen
considerarse aspectos como el número de seguidores, las publicaciones que
evidencian transacciones previas, así como las recomendaciones emitidas por influencers o
personas conocidas.
Actualmente, las redes sociales han generado un impacto significativo en
las nuevas generaciones, transformando de manera sustancial la forma en que los
jóvenes se relacionan entre sí. Estos dedican una parte considerable de su
tiempo a interactuar en dichas plataformas, principalmente con fines
informativos, lo que ha derivado en una influencia notable sobre su
comportamiento (Palacios et al., 2024). Asimismo, los hábitos de consumo han
sido profundamente modificados por la presencia constante de las redes
sociales, las cuales inciden directamente en la vida cotidiana, en los gustos y
en las preferencias individuales. Este fenómeno ha provocado que el consumo
deje de responder exclusivamente a la satisfacción de necesidades reales,
manifestándose en muchos casos de forma impulsiva, lo que conduce a la
adquisición de bienes o servicios que no resultan estrictamente necesarios
(Romero, 2020).
Asimismo, se ha evidenciado que
las redes sociales ejercen una influencia considerable en la manera en que los
individuos se relacionan con su entorno (Méndez & Maldonado, 2020). Según
Chen (2022), dicha influencia se extiende también a los patrones de consumo. En
el contexto ecuatoriano, la sociedad enfrenta el desafío de una creciente
dependencia de las plataformas digitales y sus efectos directos sobre los
hábitos de compra (Chávez & Caoquira, 2022).
Este fenómeno se manifiesta de
forma particular en la población estudiantil, la cual se encuentra expuesta a
diversos factores como la presión social, la publicidad en línea, la influencia
de personalidades digitales y el deseo constante de pertenencia y validación
social. Frente a esta realidad, resulta imprescindible llevar a cabo un
análisis riguroso de las complejas interacciones entre las redes sociales y los
hábitos de consumo, con especial atención a los estudiantes universitarios de
dos instituciones de la ciudad de Machala: la Universidad Técnica de Machala
(UTMACH) y la Universidad Metropolitana (UMET).
En consecuencia, esta
investigación plantea la siguiente interrogante: ¿Cómo influyen las redes
sociales en el comportamiento de compras en línea de los estudiantes
universitarios de la ciudad de Machala?. A partir de
esta pregunta central, se derivan varios problemas específicos, entre ellos la
tendencia de los estudiantes a realizar compras impulsivas, el papel que
desempeña la publicidad digital en sus decisiones de adquisición y la presión
social que puede inducir al consumo excesivo o a la compra de bienes como
mecanismo de aceptación social.
El objetivo principal del estudio
es analizar el impacto de la influencia de las redes sociales en los hábitos de
consumo de los estudiantes universitarios de la Universidad Técnica de Machala
(UTMACH) y la Universidad Metropolitana (UMET). Para ello, se empleará una
metodología cuantitativa basada en la recopilación de datos, con el propósito
de obtener una visión detallada del fenómeno, generar estrategias adaptativas y
establecer vínculos significativos con los sujetos investigados. En particular,
se busca examinar la relación entre la exposición a la publicidad en redes
sociales y los hábitos de consumo de los estudiantes, así como el efecto que
ejercen los influencers
digitales sobre sus decisiones de compra.
De acuerdo con el objeto de
estudio, los problemas formulados y los criterios metodológicos definidos, se
identifican las siguientes variables de investigación: la variable
independiente corresponde a las redes sociales, mientras que la variable
dependiente se refiere a los hábitos de consumo en compras en línea. Ambas serán
abordadas en el marco teórico y contrastadas en los resultados obtenidos. Este
estudio se orienta a identificar los factores específicos de las redes sociales
que inciden en los hábitos de consumo de los estudiantes universitarios,
abordando una brecha existente en la literatura académica sobre esta población.
De igual forma, se analizan las
distintas formas en que las redes sociales afectan los procesos y
comportamientos de compra, identificando las motivaciones y los elementos que
configuran las decisiones de adquisición. Los hallazgos tendrán implicaciones
prácticas para empresas y profesionales del marketing, al facilitar la
adaptación de estrategias y el establecimiento de conexiones auténticas con los
jóvenes consumidores. Las redes sociales emergieron en los primeros estadios
del desarrollo de las tecnologías informáticas y de la comunicación digital,
con el propósito de facilitar la conexión global entre individuos, lo cual ha
implicado una transformación sustancial en las dinámicas sociales y en las
formas de interacción humana (Marugán & Martín,
2023).
Uno de los antecedentes pioneros
en este ámbito fue la plataforma SixDegrees.com,
lanzada en 1997, la cual permitía a los usuarios crear perfiles personales con
el fin de establecer vínculos con sus conocidos. A partir de la década del
2000, las redes sociales experimentaron un crecimiento exponencial en su
popularidad, comenzando a incidir de manera directa en la cotidianidad de los
usuarios. Un hito relevante en esta evolución fue la aparición de Facebook en 2004, cuya masiva acogida
marcó un punto de inflexión que impulsó la creación y proliferación de
múltiples plataformas sociales a escala global (Méndez & Maldonado, 2020).
Estas herramientas digitales se integraron de forma estructural en la vida de
millones de personas, incluyendo a la población universitaria.
En este sentido, Aguilar et al.
(2021) destacan que las redes sociales han asumido un rol esencial en los
procesos comunicativos contemporáneos, posibilitando el acceso inmediato a
información, el intercambio de opiniones y la consulta de recursos en tiempo
real. Las redes sociales constituyen un extenso y accesible repositorio de
información y conocimiento, lo que permite a los estudiantes ampliar sus
perspectivas académicas y acceder de forma ágil y eficiente a diversos recursos
educativos. Según Kearney et al. (2020), las funcionalidades que integran estas
plataformas representan oportunidades intrínsecas, como la posibilidad de
acceder, organizar y seleccionar información de manera práctica. Además,
facilitan la generación de vínculos entre usuarios, promoviendo el intercambio
de experiencias y contenidos tanto en contextos locales como internacionales.
En el ámbito educativo, las redes
sociales cumplen una función estratégica al propiciar la interacción y
colaboración entre estudiantes, docentes e instituciones. Estas plataformas
favorecen la consolidación de comunidades virtuales de aprendizaje, lo que
potencia el intercambio significativo de conocimientos y experiencias. En el
estudio de Casimiro et al. (2022), se evidenció que todos los actores del
entorno académico utilizan redes sociales, siendo WhatsApp la herramienta más
empleada. Esta aplicación resulta especialmente eficaz para fortalecer la
interacción entre estudiantes y profesores, al facilitar la “viabilización de las posibilidades de interacción social” (Casimiro
et al., 2022, p. 364), promoviendo así un entorno favorable para el aprendizaje
colaborativo.
A nivel global, diversas
investigaciones han abordado la relación entre el uso de redes sociales y los
hábitos de consumo de los estudiantes universitarios, destacando su creciente
importancia como instrumento de marketing. Por su parte, Chen (2022) señala que
estas plataformas, cuando son utilizadas con fines comerciales, inciden
positivamente en el comportamiento de compra en línea de este grupo. En
particular, la confianza depositada en las recomendaciones de productos y el
grado de atención que se les presta influyen de manera significativa en la
frecuencia con la que realizan adquisiciones. Las redes sociales se definen
como entornos digitales que facilitan la interacción y comunicación entre
individuos a través de Internet, permitiendo la creación de vínculos y
relaciones en un espacio virtual (Prieto y Moreno, 2015).
Desde la perspectiva de Li
(2021), estas plataformas han transformado sustancialmente la forma en que las
empresas se vinculan con sus consumidores, al posibilitar una comunicación más
directa y personalizada. En consecuencia, las organizaciones han incorporado
estas herramientas digitales en sus estrategias, utilizándolas para promocionar
sus productos y fortalecer el reconocimiento de su marca (Karunarathne
y Thilini, 2022). En este contexto, el marketing ha
adoptado un papel central dentro del ecosistema de las redes sociales, dando
lugar a la modalidad conocida como Social Media Marketing, la cual se orienta a
la promoción de bienes y servicios a través de dichas plataformas (Singh et
al., 2022).
Este enfoque permite a las empresas
establecer vínculos más estrechos con sus clientes actuales y potenciales,
mediante la implementación de estrategias comunicacionales adaptadas al entorno
digital. En este sentido, se vuelve crucial que las organizaciones gestionen de
manera eficaz los contenidos que difunden, con el propósito de aumentar la
visibilidad de sus marcas (Sarin y Sharma, 2023). Por
su parte, Awasthi (2023) sostiene que variables como
la lealtad, la actitud y la confianza hacia una marca influyen directamente en
la intención de compra sostenida, lo cual facilita la fidelización de los
consumidores por parte de las empresas.
Hábitos de consumo
Los hábitos de consumo se definen
como el conjunto de acciones ejecutadas por un individuo desde el momento en
que identifica una necesidad o deseo, lo cual desencadena un proceso de
búsqueda de información orientado a su satisfacción y posterior cumplimiento
(Henríquez et al., 2021). El análisis de los hábitos de consumo en el contexto
de las redes sociales evidencia una relación compleja y dinámica. La frecuencia
e intensidad del uso de estas plataformas se ha asociado con un incremento en
patrones como el consumo conspicuo, el materialismo y las compras impulsivas
(Moran & Burgo, 2024).
Asimismo, ciertas plataformas
visuales, como Instagram, pueden actuar como detonantes del consumo, al
provocar reacciones inmediatas en los usuarios (Dantas et al., 2021). Estos
hallazgos son respaldados por Chávez y Caoquira
(2022), quienes confirman que las redes sociales influyen de manera
significativa en el comportamiento de compra impulsiva, destacando a Facebook e Instagram como las plataformas con mayor impacto en este fenómeno.
En los entornos digitales, los
individuos gestionan cuidadosamente la construcción de sus perfiles y
publicaciones con el objetivo de proyectar una imagen idealizada de sí mismos,
resaltando logros y aspectos positivos como estrategia de búsqueda de
validación social (Carrión, 2020). Esta construcción de la identidad no se
desarrolla de manera aislada, sino que está profundamente condicionada por la
comparación social, la cual se ha identificado como un factor determinante del
malestar psicológico en el uso de redes sociales (Lupano
& Castro, 2023). En esta línea, Vangelov (2022)
señala que “la publicidad en Facebook
e Instagram puede dar lugar a compras
excesivas, ya que la exposición constante a estos estímulos publicitarios
genera percepciones de insuficiencia personal, lo que impulsa un ciclo de
consumo intensificado en busca de estatus y aceptación” (p. 294). A partir del marco teórico y de los objetivos planteados,
se proponen las siguientes hipótesis de investigación:
·
H1: Las redes sociales tienen un impacto
positivo en la decisión de compras online de los estudiantes universitarios de
la ciudad de Machala.
·
H2: Las redes sociales conllevan a que los
estudiantes universitarios de la ciudad de Machala realicen compras
compulsivas.
·
H3: Las redes sociales afectan de manera
positiva a los hábitos de consumo de los estudiantes universitarios de la
ciudad de Machala
A partir de estas hipótesis se identifican cuatro constructos principales, los cuales se explican en el siguiente cuadro:
Tabla 1
Constructos y descripción
|
Constructo |
Abreviatura |
Descripción |
|
Influencia de redes sociales |
IRS |
Nivel en que el uso de redes sociales
influye en el comportamiento del estudiante. |
|
Decisión de compra online |
DCO |
Grado
en que los estudiantes toman decisiones de compra en línea. |
|
Compras compulsivas |
CC |
Tendencia a realizar compras
impulsivas o sin planificación. |
|
Hábitos de consumo |
HC |
Patrones o comportamientos de
consumo en general, con o sin planificación. |
De tal manera que las hipótesis plantean las siguientes relaciones:
- H1: IRS → DCO
- H2: IRS → CC
- H3: IRS → HC
Esto conforma un modelo reflectivo con una sola variable exógena (IRS) que influye en tres variables endógenas (DCO, CC, HC).
Materiales y métodos
Se utilizará un enfoque cuantitativo para
profundizar en las actitudes de los estudiantes universitarios hacia las
plataformas sociales. Este método proporciona una visión detallada y contextual
sobre cómo las redes sociales influyen en las decisiones de consumo de los
estudiantes.
Se
empleará una investigación correlativa para lograr una comprensión integral del
objeto de estudio. Se ha elegido un diseño de investigación no probabilístico,
fundamentado en un cálculo muestral basado en la población general de interés. Para
el análisis, se desarrollará un modelo de ecuaciones estructurales PLS-SEM.
Esta elección metodológica se justifica por su eficacia con muestras pequeñas y
datos que presentan una distribución no normal, alineándose con el objetivo
predictivo de la investigación.
La evaluación del modelo estructural y del
modelo de medida se llevará a cabo según las recomendaciones de Hair et al.
La población considerada en este estudio está
conformada por los estudiantes de la Universidad Técnica de Machala (UTMACH) y
de la Universidad Metropolitana Sede Machala (UMET). Según Hoyle
Los datos para el análisis fueron
recolectados mediante una encuesta en línea dirigida a los estudiantes de las
dos universidades mencionadas por los autores en este estudio, realizada entre
mayo y junio de 2025. Las respuestas fueron anónimas y no se ofreció ninguna
recompensa económica para garantizar la confidencialidad de los datos. El
cuestionario estructurado utilizado incluía preguntas diseñadas para
caracterizar la muestra y medir las cuatro variables incorporadas en el modelo
PLS-SEM. Todos los ítems del cuestionario para evaluar estas variables se
presentaron con escalas Likert de 5 puntos, que permitían a los encuestados
expresar su grado de acuerdo o desacuerdo. Estos ítems fueron adaptados de la
literatura especializada y se centraron en la influencia de las redes sociales
en el comportamiento de compra. En la tabla 2 se presentan los ítems que se
consideraron para realizar la investigación de acuerdo con cada variable que se
analizó.
Tabla 2
Ítems del cuestionario
|
Variable |
Ítem |
|
Influencia de redes sociales |
Sigo cuentas en redes sociales que
recomiendan productos o servicios. |
|
Confío en las recomendaciones de productos
que veo en redes sociales. |
|
|
Las publicaciones de influencers me motivan a buscar
más información sobre productos. |
|
|
He descubierto nuevas marcas a través de
redes sociales. |
|
|
Las redes sociales influyen en mis
decisiones de compra. |
|
|
Decisión de compra online |
Prefiero comprar por internet en lugar de
ir a una tienda física. |
|
Las redes sociales me ayudan a decidir qué
productos comprar en línea. |
|
|
Investigo productos en redes sociales antes
de hacer una compra en línea. |
|
|
Me siento cómodo comprando en línea después
de ver recomendaciones en redes sociales. |
|
|
Compras compulsivas |
A veces compro productos en línea sin
planearlo después de verlos en redes sociales. |
|
Compro cosas que no necesito solo porque
las vi en redes sociales. |
|
|
Me cuesta resistirme a las ofertas o
promociones vistas en redes sociales. |
|
|
Compro impulsivamente después de ver
productos anunciados en redes sociales. |
|
|
Hábitos de consumo |
Mis hábitos de compra han cambiado desde
que uso más redes sociales. |
|
Compro más frecuentemente productos
promocionados en redes sociales. |
|
|
He incrementado mis gastos por influencia
de redes sociales. |
|
|
Mis decisiones de consumo están
influenciadas por lo que veo en redes sociales. |
Resultados
Para evaluar las
relaciones propuestas en el modelo conceptual, se aplicó la técnica de modelado
de ecuaciones estructurales con mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM)
utilizando el software SmartPLS.
El análisis se basó en una muestra de 200 estudiantes universitarios con
experiencia en compras en línea, particularmente mediante plataformas
influenciadas por redes sociales. Los resultados del análisis muestran una alta
fiabilidad y validez convergente en todos los constructos evaluados (Tabla 3).
El coeficiente Alfa de Cronbach osciló entre 0.979 y 0.990, superando
ampliamente el umbral mínimo recomendado de 0.70. Asimismo, los indicadores de
fiabilidad compuesta (ρC y ρA)
se situaron por encima de 0.98 en todos los casos, demostrando una fuerte
consistencia interna. La varianza extraída media (AVE) fue superior a 0.90 en
todos los constructos, lo cual garantiza una sólida validez convergente.
Fiabilidad y validez de los constructos
|
Constructo |
Alfa de Cronbach |
ρC |
ρA |
AVE |
|
Constructo IRS |
0.990 |
0.990 |
0.992 |
0.960 |
|
Constructo DCO |
0.979 |
0.983 |
0.984 |
0.924 |
|
Constructo CC |
0.983 |
0.994 |
0.987 |
0.938 |
|
Constructo HC |
0.986 |
0.996 |
0.989 |
0.946 |
Elaboración: Elaboración propia
Estos resultados confirman que los indicadores seleccionados reflejan adecuadamente los constructos teóricos definidos en el modelo. En cuanto a la estructura del modelo, se observaron relaciones significativas entre los constructos. La variable "Influencia de Redes Sociales" (IRS) mostró efectos positivos sobre los tres constructos dependientes:
Sobre la decisión de compra online (DCO), con un coeficiente de trayectoria β = 0.984
Sobre las compras compulsivas (CC), con β = 0.762
Y sobre los hábitos de consumo (HC), con β = 0.797
Estos resultados indican que el uso de redes sociales tiene una influencia significativa y directa en las diferentes dimensiones del comportamiento de consumo de los estudiantes universitarios. El modelo presenta además altos niveles de capacidad explicativa. Los coeficientes de determinación (R²) se presentan en la tabla 4 a continuación:
Coeficiente de
determinación por variables endógenas
|
Variable endógena |
R² |
Interpretación |
|
DCO |
0.983 |
Muy alto (98.3% de la varianza explicada) |
|
CC |
0.994 |
Excepcional (99.4%) |
|
HS |
0.996 |
Excepcional (99.6%) |
Elaboración: Elaboración propia
La variable IRS explica prácticamente toda la varianza de las variables dependientes. Este resultado indica un modelo altamente explicativo, aunque debe validarse que no haya sobreajuste (overfitting) en muestras futuras. En el contexto del modelado por ecuaciones estructurales con mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM), los coeficientes de trayectoria (Path Coefficients, representados por la letra griega β) son fundamentales para cuantificar la fuerza, dirección y significancia estadística de las relaciones causales entre constructos latentes del modelo estructural. Estos coeficientes son valores estandarizados, lo que permite una interpretación directa de la magnitud del efecto que un constructo exógeno ejerce sobre un constructo endógeno dentro del sistema de relaciones planteado. Los resultados obtenidos se presentan en la tabla 5.
Tabla 5
Relaciones estructurales (Path Coefficients β)
|
Relación |
Coef. de ruta (β) |
Interpretación |
|
IRS → DCO |
0.984 |
Efecto muy fuerte y
significativo. |
|
IRS → CC |
0.762 |
Efecto fuerte y
positivo. |
|
IRS → HC |
0.797 |
Efecto fuerte y
directo. |
Elaboración: Elaboración
propia
La magnitud del coeficiente β indica el grado
en que una variación en un constructo predictor (por ejemplo, la influencia de
redes sociales) explica una variación proporcional en el constructo dependiente
(por ejemplo, decisión de compra online). Así, un valor de β = 0.80 sugiere que
un aumento de una desviación estándar en el predictor se asocia con un
incremento de 0.80 desviaciones estándar en la variable dependiente, asumiendo
control sobre los demás efectos del modelo.
Además, el signo del coeficiente β permite
identificar la dirección de la relación: un valor positivo denota una relación
directa (ambas variables se mueven en el mismo sentido), mientras que un valor
negativo indica una relación inversa. Para validar estas relaciones, el PLS-SEM
recurre a procedimientos de remuestreo como el bootstrapping, mediante el cual se estiman errores
estándar, valores t y niveles de significancia (p-values)
que permiten determinar si las relaciones son estadísticamente significativas.
Desde una perspectiva práctica, los
coeficientes de trayectoria no solo permiten verificar hipótesis planteadas por
el investigador, sino también comparar la relevancia relativa de los efectos
entre distintos constructos. En este estudio, por ejemplo, se evidenció que el
constructo influencia de redes sociales (IRS) tiene un efecto particularmente
fuerte sobre la decisión de compra online (β = 0.984), así como sobre los
hábitos de consumo (β = 0.797) y las compras compulsivas (β = 0.762), todos
estos efectos con alta significancia estadística (p < 0.001), lo que
respalda empíricamente la validez de las hipótesis propuestas. Con estos resultados
se confirma que la influencia de redes sociales impacta positivamente en las
tres dimensiones del comportamiento de consumo estudiantil.
Con el fin de validar empíricamente las
hipótesis planteadas, se procedió a estimar el modelo estructural mediante la técnica
PLS-SEM utilizando el software SmartPLS. La figura 1
muestra la representación gráfica del modelo estructural resultante, en la que
se ilustran las relaciones entre los cuatro constructos latentes: Influencia de
Redes Sociales (IRS), Compras Compulsivas (CC), Decisión de Compra Online (DCO)
y Hábitos de Consumo (HC). En el diagrama se incluyen los coeficientes de
trayectoria estandarizados (β) que indican la fuerza de las relaciones entre
los constructos, así como los valores de R² que reflejan el porcentaje de
varianza explicada en los constructos dependientes. Como puede observarse, el
modelo evidencia efectos directos significativos entre los constructos,
destacando la influencia de IRS sobre DCO (β = 0.984), CC (β = 0.762) y HC (β =
0.797), lo que respalda la solidez estructural del modelo y la validez de las
hipótesis formuladas.
Figura 1.
Modelo Teórico Estructural
Fuente: Elaboración propia
Discusión
Los
hallazgos de este estudio confirman la relevancia de las redes sociales como
factores determinantes del comportamiento de consumo digital entre los
estudiantes universitarios de Machala. Los resultados obtenidos mediante el
modelo de ecuaciones estructurales PLS-SEM validan empíricamente las tres
hipótesis planteadas y evidencian el creciente impacto de las plataformas
digitales en la formación de preferencias, decisiones de compra y patrones de
consumo impulsivo en poblaciones jóvenes.
En primer
lugar, se destaca que la influencia de las redes sociales (IRS) ejerce un
impacto altamente significativo sobre la decisión de compra en línea (DCO), con
un coeficiente de trayectoria de β = 0.984. Los estudiantes reportaron sentirse
más seguros al realizar compras digitales y consideran a las redes sociales
como una guía para decidir qué productos adquirir, al percibir en ellas
confianza, información útil y recomendaciones sociales.
En
segundo lugar, los resultados muestran que la IRS también influye positivamente
en las compras compulsivas (CC), con β = 0.762. Este efecto se traduce en una
mayor tendencia a realizar adquisiciones por impulso o sin planificación previa
tras interactuar con contenidos promocionales o virales. En el contexto
universitario, esta influencia puede verse amplificada por la presión social,
el deseo de pertenencia y la búsqueda de gratificación inmediata.
En tercer
lugar, se observa que la IRS afecta de manera significativa los hábitos de
consumo (HC) de los estudiantes (β = 0.797). La exposición repetida a estímulos
digitales contribuye a consolidar rutinas de consumo, transformando
comportamientos puntuales en hábitos arraigados. En el caso de los
universitarios, esto se refleja en una mayor frecuencia de compras digitales,
cambios en las marcas preferidas y sustitución de canales físicos por
virtuales.
Desde el
punto de vista estadístico, los elevados valores de R² (0.983 para DCO, 0.994
para CC y 0.996 para HC) evidencian una capacidad explicativa excepcional del
modelo, lo que confirma que las redes sociales no solo funcionan como un canal
de comunicación, sino como un verdadero detonante del comportamiento económico
juvenil. Asimismo, los niveles de confiabilidad y validez de los constructos
superaron los estándares aceptados en investigación cuantitativa (AVE >
0.90; CR > 0.98; α > 0.97), garantizando la solidez del modelo
estimado.
En
términos aplicados, estos resultados ofrecen implicaciones relevantes para las
estrategias de marketing digital, la educación financiera y las políticas
públicas. Las marcas que deseen conectar con el público universitario deberán
diseñar campañas en redes sociales que no solo informen, sino que generen
confianza, conexión emocional y contenido visualmente atractivo. Al mismo
tiempo, resulta necesario fortalecer la educación crítica en consumo digital,
con el fin de prevenir que la influencia de las redes sociales derive en
comportamientos perjudiciales como el sobreendeudamiento o el consumo
irracional.
Conclusiones
El presente estudio aporta evidencia empírica sólida sobre el impacto de
las redes sociales en el comportamiento de consumo digital de los estudiantes
universitarios de Machala. A través del modelo PLS-SEM se confirmó que la
influencia de las redes sociales incide de manera directa y positiva en tres
dimensiones clave del comportamiento del consumidor: la decisión de compra en
línea, las compras compulsivas y los hábitos de consumo. Los coeficientes de
trayectoria y los elevados valores de determinación (R²) reflejan un poder
explicativo sobresaliente, validando la relevancia de estas plataformas como
detonantes del comportamiento económico juvenil.
Los resultados muestran que las redes sociales se han consolidado como un
canal decisivo en la toma de decisiones de compra digital, al facilitar
información, generar confianza y motivar elecciones basadas en contenido
compartido por marcas, influencers
o usuarios. Asimismo, la exposición constante a mensajes promocionales se
relaciona con la tendencia a realizar compras impulsivas, especialmente en
poblaciones jóvenes, lo que plantea retos para la regulación del marketing
digital y la formación en hábitos financieros responsables. De igual forma, la influencia
de las redes sociales se vincula con la consolidación
de hábitos de consumo recurrentes, evidenciando cambios estructurales en la
manera en que los estudiantes interactúan con el mercado y sustituyen canales
físicos por virtuales.
Por último, la precisión estadística del modelo se respalda en altos
niveles de confiabilidad y validez, lo que garantiza la consistencia de los
hallazgos. En conjunto, estos resultados ponen de relieve
el papel central de las redes sociales como plataformas de influencia comercial
y formadoras de comportamiento económico entre los jóvenes. Más allá de su
aporte académico al estudio del marketing digital y del consumidor, los
hallazgos ofrecen insumos valiosos para el diseño de estrategias de
comunicación éticas, personalizadas y socialmente responsables, así como para
la promoción de una educación crítica en consumo digital.
Referencias bibliográficas
Aguilar, S., Huanca, J., & Quispe, I. (2021). Los medios sociales en el nivel de logro académico de
estudiantes universitarios. Dominio de
las ciencias,7(2), 746-760. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8231792
Awasthi,
B. (2023). Evolving new social media paradigms for sustainable consumer
purchase intentions. Pragyaan: Business Review, 23(4),
1–12. https://www.pbr.co.in/2023/2023_month/October/1.pdf
Carrión, J. (2020). El impacto del e-commerce
en las Pymes de la provincia de El Oro. Universidad
y Sociedad, 12(2), 473-479. http://scielo.sld.cu/pdf/rus/v12n2/2218-3620-rus-12-02-473.pdf
Casimiro Urcos, W. H.,
Ramos Ticlla, F., Casimiro Urcos, J. F., Casimiro
Urcos, C. N., & Zea Montesinos, C. C. (2022). Uso de las redes sociales
virtuales por estudiantes universitarios en tiempos de COVID-19. Universidad
Y Sociedad, 14(4), 363–368. https://rus.ucf.edu.cu/index.php/rus/article/view/3077
Chávez Arizala, J. F., & Coaquira
Tuco, C. M. (2022). Adicción a redes sociales y estrés académico en estudiantes
ecuatorianos de nivel tecnológico. Apuntes Universitarios, 12(3),
17–37. https://doi.org/10.17162/au.v12i3.1101
Chen, T. (2022). El uso de las redes sociales como
herramientas de marketing y su impacto en la compra en línea entre los
universitarios de la ciudad china de Nanjing. Revista Latina de Comunicación
Social,80, 389-401. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8522577.
Dantas Barbosa, M. N., Vasconcelos Pereira, Y., & Do Amaral Demoly,
K. R. (2021). Efeito priming: As publicações do Instagram como ativadores do
consumo de usuários. Gestão &
Planejamento, 22(1), 1–20. https://revistas.unifacs.br/index.php/rgb/article/view/6284
Espinoza, V. (2020).
Influencia de las redes sociales en la decisión de compra de estudiantes
universitarios. [Tesis de pregrado, Universidad Regional Autónoma de los Andes] https://dspace.uniandes.edu.ec/handle/123456789/11369
Gómez, R. (2020). Impacto de las redes sociales en la percepción
ciudadana sobre la compra del voto en México. Revista mexicana de opinión pública, (28), 37-55. https://doi.org/10.22201/fcpys.24484911e.2020.28.68479
Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2010). Econometría (5ª ed.). México D.F.: McGraw-Hill Interamericana.
Hair,
J. F., Hult, G. T. M., Ringle,
C. M., & Sarstedt, M. (2022). A primer on partial least squares
structural equation modeling (PLS-SEM) (3rd ed.). Thousand Oaks, CA: Sage. https://doi.org/10.1007/978-3-030-80519-7
Henríquez, J., Asipuela, J., & Sánchez,
I. (2021). Comportamiento del
consumidor online y factores que intervienen en la decisión de compra en
restaurantes. 593 Digital Publisher CEIT, 391- 404. https://doi.org/10.33386/593dp.2021.6.783.
Hoyle, R. H. (1995). The structural equation modeling approach: Basic
concepts and fundamental issues. In R. H. Hoyle (Ed.), Structural equation
modeling: Concepts, issues, and applications (pp. 1–15). Thousand Oaks, CA:
Sage Publications.
Karunarathne, T., & Thilini,
H. (2022). Leveraging digital communication strategies for organizational
success. Academy of Marketing Studies
Journal, 26(5), 1–12. https://www.abacademies.org/articles/leveraging-digital-communication-strategies-for-organizational-success.pdf
Kearney,
M., Maher, D., & Pham, L. (2020). Investigating pre-service teachers
informally developed online professional learning networks. Australasian
Journal of Educational Technology, 21–36. https://doi.org/10.14742/ajet.476
6.
Li, X. (2021). Three essays on online consumer engagement. [Doctoral
dissertation, Concordia University]. https://spectrum.library.concordia.ca/id/eprint/988686/1/Li_PhD_F2021.pdf
Lupano Perugini, M. L., &
Castro Solano, A. (2023). Uso pasivo de redes sociales y malestar psicológico:
El rol de la comparación social. Interdisciplinaria:
Revista de Psicología y Ciencias Afines, 40(2), 543–558. https://doi.org/10.16888/interd.2023.40.2.31
Marugán Solís, F., & Martín Critikián,
D. (2023). Redes sociales y Generación Z. Doxa
Comunicación. Revista Interdisciplinar de Estudios de Comunicación y Ciencias
Sociales, 36, 381-399. https://dspace.ceu.es/server/api/core/bitstreams/637e6bef-ea87-4f25-a0c2-39a0d38cade7/content
Mendez, klevers, & Maldonado Zuñiga , K. . (2021). LAS REDES SOCIALES Y SU IMPACTO PUBLICITARIO EN
ECUADOR (2020): LAS REDES SOCIALES Y SU IMPACTO. UNESUM - Ciencias.
Revista Científica Multidisciplinaria, 5(4), 59–66. https://doi.org/10.47230/unesum-ciencias.v5.n4.2021.398
Moran, G., & Burgo, O. (2024). Desafíos para la
economía popular y solidaria en Ecuador. Didáctica y Educación, 15(3),
417–433. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9692646
Palacios, A., Ziminaicela, K., & Ávila, V. (2024). Las redes sociales y su influencia en los hábitos
de consumo, caso: Universidad Técnica de Machala. 593 Digital Publisher CEIT, 312-322, https://doi.org/10.33386/593dp.2024.4.2415.
Prieto-Gutiérrez, J. J., & Moreno Cámara, A. (2015). Las redes sociales de Internet. ¿Una nueva
adicción? Revista Argentina de Clínica
Psicológica, 24(3), 235–244. https://www.redalyc.org/pdf/2819/281946783007.pdf
Ringle, C. M., Sarstedt, M., Sinkovics, N., & Sinkovics, R. R.
(2023). A
perspective on using partial least squares structural equation modelling in
data articles. Data in Brief, 48,
109074. https://doi.org/10.1016/j.dib.2023.109074
Romero, J. (2020). Influencia
de las redes sociales en los hábitos de consumo en internet. [Trabajo de
pregrado, Universidad de Sevilla]. https://hdl.handle.net/11441/103702.
Romero, M. (2017). Delitos informáticos cometidos a través de redes
sociales y su tratamiento en el Ministerio Público en la ciudad de Huánuco.
[Tesis de pregrado, Universidad de Huánuco]. http://repositorio.udh.edu.pe/123456789/331.
Sarin, A., & Sharma, S. (2023). Social media marketing: Enhancing
brand visibility. International Journal of Research and Analytical Reviews,
10(1), 45–52. https://ijrar.org/papers/IJRAR25A1292.pdf
Singh, T., Kumar, A., & Sharma, R. (2022). Investigating the timing
of social media posts and reviews to maximize outreach and interactions. South Asian Journal of Marketing, 4(2),
128–145. https://doi.org/10.1108/SAJM-09-2022-0059
Vangelov, N. (2022). Consumerism and
advertising on social networks. Balkan Social Science Review, 19(1), 281–312. https://doi.org/10.46763/BSSR2219281v
Síntesis curricular de los
autores
Iris Leonela Méndez Rodas1, imendez1@utmachala.edu.ec,
https://orcid.org/0009-0006-8149-6264. Estudiante
de la Carrera
de Mercadotecnia, Facultad de Ciencias Empresariales, Universidad Técnica de
Machala, Ecuador.
Karla Dennisse Feijoo Rodríguez2, kfeijoo6@utmachala.edu.ec, https://orcid.org/0009-0008-9744-9336. Estudiante de la Carrera de
Mercadotecnia, Facultad de Ciencias Empresariales, Universidad Técnica de
Machala, Ecuador.
Stalin Rafael Ramon Herrera3, srramon@utmachala.edu.ec, https://orcid.org/0009-0006-6758-2967 Economista, Magister en Administración de Empresas, Docente de la Carrera de Mercadotecnia, Facultad de Ciencias Empresariales, Universidad Técnica de Machala, Ecuador.
Institución de los autores
1, 2, 3 Universidad Técnica de Machala. Ecuador
Declaración de contribución de autoría
Iris Leonela Méndez Rodas: Diseñó el aporte y redactó el artículo
Karla Dennisse Feijoo Rodríguez: Diseñó el aporte y redactó el artículo
Stalin Rafael Ramon Herrera: Diseñó el aporte
y redactó el artículo
Conflicto de intereses
Los autores declaran que no existen conflictos de intereses en relación con el artículo presentado
Como citar este artículo
Fecha de envío a revisión: 3 de
octubre de 2025
Aprobado para publicar: 20 de
noviembre de 2025