Mobile social media and social mediaadvancing our understanding of value creation, use behavior, and competitive intelligence

Resumen

La combinación de redes sociales y tecnología móvil ha revolucionado la forma que los clientes y las empresas crean valor. El objetivo de esta tesis es comprender mejor el papel de las redes sociales móviles y las redes sociales en la creación de valor. La tesis consta de tres artículos. El primer estudio proporciona una revisión de literatura sistemática sobre las redes sociales móviles y la creación de valor, que ilustra cómo las empresas y los clientes aplican las redes sociales móviles para crear y co-crear valor. El segundo artículo se centra en el comportamiento de uso de las redes sociales móviles. Por un lado, el estudio examina los factores determinantes que impulsan a los individuos a utilizar las redes sociales móviles. Por otro lado, el estudio detecta la heterogeneidad no observada entre los usuarios individuales e incluye una microsegmentación internacional basada en patrones de comportamiento de los individuos. El tercer artículo tiene el objetivo de investigar cómo se utiliza la inteligencia competitiva obtenida de los datos de las redes sociales para predecir el compromiso del cliente y apoyar la toma de decisiones. Para cumplir el propósito de la tesis, apliqué diferentes métodos de investigación en los tres artículos. En el primer artículo, recopilé la literatura utilizando bases de datos académicas y las referencias de los artículos localizados. Luego, utilicé el método de análisis temático para extraer las rutas específicas de creación de valor e intercambio entre empresas y clientes. En el segundo artículo, propuse un modelo que integraba el modelo de aceptación de la tecnología, la teoría de la motivación y la teoría de la influencia social para explorar los determinantes del comportamiento de uso de las redes sociales móviles. Recogí los datos mediante encuestas en China y Estados Unidos. Para el análisis de datos, en primer lugar, apliqué Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) para estimar las correlaciones entre las variables. Luego, apliqué el algoritmo REBUS-PLS para detectar la heterogeneidad no observada y realizar la segmentación post hoc. En cuanto al tercer artículo, amplié los marcos de inteligencia competitiva de las redes sociales existentes al integrar la influencia del entorno externo y proponer una nueva fase que predice el compromiso del cliente. Realicé un estudio de casos para ilustrar cómo implementar el marco. Recogí tweets generados por las principales marcas de hostelería estadounidenses utilizando el Application Programming Interface (API) antes y durante la pandemia de COVID-19. En la primera fase, utilicé el Amazon Comprehend y el Latent Dirichlet Allocation (LDA) para analizar los sentimientos y los temas detrás de los datos textuales no estructurados. En la segunda fase, entrené los clasificadores utilizando seis algoritmos de aprendizaje automático para predecir los comportamientos de compromiso del cliente en las redes sociales. Los hallazgos de los tres artículos revelan que los dispositivos móviles y las redes sociales son herramientas efectivas de creación de valores en el marketing moderno. Las empresas que realizan negocios a través de las redes sociales móviles pueden aplicar la tecnología digital para crear valor para los clientes. También pueden capturar valor de los clientes a cambio. Además, los clientes co-crean valor para las empresas. El comportamiento de uso de las redes sociales móviles es una premisa en la creación de valor. Específicamente, la actitud de los individuos hacia las aplicaciones es un factor clave que une los factores motivacionales y sociales y el comportamiento de uso real. Al mismo tiempo, los usuarios de redes sociales móviles globales no son homogéneos. Pueden segmentarse en diferentes grupos que son significativamente diferentes en términos de sus patrones de comportamiento, valores culturales y característicasdemográficas. Además, las empresas también pueden hacer uso de la inteligencia competitiva extraída de los datos de las redes sociales para predecir los comportamientos de compromiso del cliente y apoyar la toma de decisiones en diferentes entornos. Los resultados muestran que el sentimiento neutral predomina en el contenido generado por la empresa, y el número de temas aumenta en la situación de pandemia. Además, la influencia de los predictores en el compromiso del cliente es diferente antes y durante la pandemia. Esta tesis realiza varias contribuciones a la literatura sobre redes sociales. En primer lugar, tras resumir los conocimientos actuales sobre las redes sociales móviles, la tesis proporciona un marco conceptual sobre la creación de valor en las redes sociales móviles y presenta una lista de las pautas de investigación futuras. En segundo lugar, la tesis profundiza nuestra comprensión del comportamiento de uso de las redes sociales móviles a nivel individual al demostrar que la teoría de la motivación tiene más poder explicativo que la teoría de la influencia social. Aparte de esto, al detectar la heterogeneidad no observada en los usuarios de redes sociales móviles, la tesis destaca la importancia de incorporar la microsegmentación internacional en la estrategia de marketing. En tercer lugar, la tesis también destaca el papel de las empresas y de los datos de las redes sociales en la creación de valor. Al proponer un marco refinado de inteligencia competitiva en redes sociales, la tesis demuestra que la inteligencia competitiva obtenida de los datos de las redes sociales potencia la predicción del compromiso del cliente y el apoyo a la toma de decisiones, especialmente en tiempos de alta incertidumbre en el entorno.