Publicado 03/09/2022 17:01

Las redes sociales como creadoras de valor para la empresa, a estudio en una tesis defendida en la UPNA

Archivo - Xingting Ju, nueva doctora por la UPNA
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Xingting Ju es la autora de la investigación, dirigida por los profesores Óscar Martín y Raquel Chocarro

PAMPLONA, 3 Sep. (EUROPA PRESS) -

Las redes sociales como herramientas para la creación de valor en la empresa es el tema central de la tesis doctoral defendida recientemente en la Universidad Pública de Navarra (UPNA) por Xingting Ju.

La investigación, bajo el título 'Mobile social media and social media: advancing our understanding of value creation, use behavior, and competitive intelligence', ha sido dirigida por Oscar Martín y Raquel Chocarro, ambos profesores de la UPNA e integrantes de su instituto de investigación INARBE (Institute for Advanced Research in Business and Economics).

La investigación, publicada en la modalidad de compendio de artículos, aborda cómo las redes sociales móviles (entendidas como las utilizadas a través de los dispositivos móviles), se han convertido en una herramienta de creación de valor en el marketing moderno que, según la autora de la tesis, "genera beneficios tanto para los clientes como para las empresas".

El objetivo de la investigación, por tanto, es comprender mejor el papel de estas redes sociales en esta creación de valor. El primero de los artículos recogidos en la investigación proporciona una revisión sistemática de la literatura científica sobre las redes sociales móviles y la creación de valor, que ilustra cómo las empresas y los clientes las utilizan para este fin.

En el segundo de ellos, la autora se centra en el comportamiento de la persona usuaria con respecto a las redes sociales móviles, analizando un total de 844 observaciones recogidas mediante cuestionarios realizados desde China y Estados Unidos.

El tercer y último artículo recogido en la tesis aborda el uso de la inteligencia competitiva obtenida de los datos de las redes sociales para predecir el compromiso del cliente y apoyar la toma de decisiones.

HERRAMIENTAS UTILIZADAS POR EMPRESAS Y CLIENTES

La investigación concluye que las redes sociales móviles "son herramientas útiles" de creación de valor tanto para clientes como para empresas.

Para ello, estas últimas pueden realizar actividades tales como publicar mensajes relacionados con los productos, proporcionar servicios personalizados o mantener una interacción sostenida con los clientes. Además, también es posible conocer datos sobre competidores o preferencias de las personas consumidoras.

Toda esta información se convierte en un recurso "valioso" para las empresas, además de aumentar la satisfacción y la lealtad de la clientela. Por otra parte, esta última también cocrea contenidos de valor a través de sus reseñas u opiniones.

En lo referente al comportamiento de los usuarios en las redes, la tesis concluye que su actitud hacia las aplicaciones es clave, uniendo 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 características demográficas", ha indicado la autora de la tesis.

El tercer artículo de la tesis aborda cómo se utiliza la inteligencia competitiva obtenida de las redes sociales para predecir el compromiso del cliente y ayudar en la toma de decisiones.

En este punto, la autora amplió 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, que se aplicó en un caso de estudio.

En concreto, se recogieron 8721 tuits generados por las 23 principales marcas de hostelería estadounidenses utilizando el Application Programming Interface (API) antes y durante la pandemia de COVID-19.

En una primera fase del estudio, se utilizó el Amazon Comprehend y el Latent Dirichlet Allocation (LDA) para analizar los sentimientos y los temas en los datos textuales no estructurados.

En una segunda fase, se entrenaron los clasificadores utilizando seis algoritmos de aprendizaje automático para predecir los comportamientos de compromiso del cliente en las redes sociales.

"Los resultados muestran que el sentimiento neutral predomina en el contenido generado por la empresa, y que el número de temas aumenta en la situación de pandemia. Además, la influencia de los predictores en el compromiso del cliente se mostró como diferente antes y durante la pandemia", ha apuntado la autora.

BREVE CV DE XINGTING JU

Xingting Ju cursó su primer máster en Administración y Dirección de Empresas en la Universidad de Concordia, Wisconsin (Estados Unidos). Continuó con su formación en la Universidad de Oviedo, donde realizó el Máster en Gestión y Planificación de Turismo.

La investigadora realizó su tesis en la UPNA gracias a una beca de la propia universidad y, durante su etapa predoctoral, completó una estancia en la Universidad Jiaotong de Xi*An (China), financiada por una ayuda de movilidad internacional del Gobierno de Navarra.

Xingting Ju ha publicado los resultados de sus investigaciones en revistas académicas internacionales, entre las que se encuentran 'Baltic Journal of Management' e 'International Journal of Consumer Studies', ambas indexadas en el Journal Citation Reports (JCR).

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