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Reseña de usuario

Una reseña de usuario sobre un producto en Amazon.com

Una reseña de usuario es una reseña realizada por cualquier persona que tenga acceso a Internet y publique su experiencia en un sitio de reseñas o una plataforma de redes sociales después de probar un producto o evaluar un servicio. [1] Las reseñas de usuario suelen ser proporcionadas por consumidores que se ofrecen voluntariamente a escribir la reseña, en lugar de profesionales a quienes se les paga por evaluar el producto o servicio. Las reseñas de usuario pueden compararse con reseñas profesionales sin fines de lucro de una organización de consumidores o con reseñas promocionales de un anunciante o una empresa que comercializa un producto. El crecimiento de las plataformas de redes sociales ha permitido facilitar la interacción entre los consumidores después de que se haya publicado una reseña en comunidades en línea como blogs , foros de Internet u otras plataformas populares. [1]

Finalidad de las reseñas de usuarios

Las opiniones de los usuarios guían el proceso de toma de decisiones de las partes interesadas , incluidos los consumidores , productores y competidores, con respecto al bien o servicio experimentado por el usuario que proporciona la opinión. [2] Las decisiones de compra se pueden tomar con un fácil acceso a la información del producto a través de las opiniones de los usuarios que tienen conocimiento de una experiencia, información o bien tangible. [3] Los productores de bienes y servicios pueden utilizar las opiniones de los usuarios a través del reconocimiento de boca en boca (WOM) para mejorar su reputación, pero también pueden ser menospreciados. [3] Para los bienes cuyo valor se deriva del conocimiento y la información, las opiniones de los usuarios proporcionan una "riqueza de información de experiencia" y, por lo tanto, aumentan los consumidores potenciales. [4]

Efecto económico

En algunos mercados, las reseñas de los usuarios se consideran más confiables que el marketing iniciado por profesionales o empresas. [1]

Consumidor

A través de las reseñas de los usuarios, los consumidores que buscan tomar una decisión de compra pueden analizar y evaluar de forma independiente sus opciones. [2] Los consumidores pueden identificar atributos específicos de productos que brindan la mayor utilidad al comparar su propia cadena de valor con usuarios que brindan información sobre su experiencia personal. [4] A través de la red en línea, es probable que la interpretación positiva de una reseña de un usuario por parte de los consumidores aumente las posibilidades de compra, mientras que la interpretación negativa de una reseña de un usuario probablemente amplíe la búsqueda de los consumidores. [5]

Productor

Las opiniones de los usuarios se consideran una "fuerza impulsora" en el marketing, en correlación directa con las ventas de un bien o servicio. [6] Las opiniones positivas de los usuarios sobre un bien o servicio probablemente aumenten la demanda del producto a través de actitudes y comportamientos positivos hacia la empresa . [6] Las investigaciones han demostrado que las opiniones negativas de los usuarios tienen un impacto más generalizado que las positivas. [4] Se registra tanto el volumen como la valencia de las opiniones para influir en la demanda de bienes y servicios, pero sirven como una oportunidad de mejora para la gestión y las cadenas de producción. [6]

Competidor

Al interpretar las opiniones de los usuarios, los competidores pueden comprender las fortalezas y debilidades de sus competidores desde la perspectiva de un usuario. La facilitación de la distribución de experiencias personales a través de las opiniones de los usuarios brinda una oportunidad ventajosa para que los competidores mejoren su propio producto en función de los comentarios de sus competidores. [7] Al proporcionar experiencias personales, las opiniones de los usuarios le dan al mercado la oportunidad de analizar sus debilidades y usarlas como una oportunidad, a veces a expensas de la empresa originalmente evaluada. [7]

Reseñas falsas

Los anunciantes, vendedores y otros actores competitivos tienen la motivación de producir críticas positivas falsas de los usuarios sobre los productos que desean promocionar o críticas negativas falsas de los usuarios sobre los productos que desean desacreditar. [8] [9] En una crítica falsa de un usuario, un actor creará una cuenta de usuario basada en algún personaje de marketing y publicará una crítica de usuario pretendiendo ser una persona real con los rasgos de la persona. [8] Las empresas de marketing que venden críticas falsas capacitan a los trabajadores para que las escriban de manera realista y las publiquen desde múltiples cuentas para aumentar la credibilidad. [10] Este es un mal uso del sistema de críticas de los usuarios, que universalmente solo invita a las críticas de los usuarios típicos y no a personalidades falsas pagadas. [8] Alternativamente, un usuario real puede proporcionar una crítica falsa de un bien o servicio que no ha experimentado. [11]

Un estudio de 2021 de la Universidad de California en Los Ángeles documentó grandes mercados en los que los vendedores de Amazon compran reseñas falsas en grupos privados de Facebook . Estas reseñas aumentan las calificaciones y las ventas de los productos y son ampliamente utilizadas por los vendedores. [12]

Una forma de evitar las reseñas falsas es crear barreras que favorezcan a los usuarios identificados a largo plazo que comprenden y apoyan las reglas de la comunidad en un sitio de reseñas. [8] Amazon está demandando a los revisores falsos. [13] Al establecer límites para la membresía, como conocer los datos del usuario o tener que pagar por la membresía, las empresas pueden establecer límites. [7]

En 2016, la Comisión Australiana de Competencia y Consumo multó a Electrodry con 215.000 dólares por incitar a sus franquiciados a falsificar reseñas falsas en línea para mejorar su calificación en sitios web de reseñas en línea. [14]

En agosto de 2024, la Comisión Federal de Comercio votó por unanimidad para prohibir a los especialistas en marketing utilizar reseñas de usuarios falsas creadas por chatbots de inteligencia artificial generativa (como ChatGPT ) y personas influyentes que pagan por bots para aumentar el número de seguidores . [15]

Evaluación de las opiniones de los usuarios

Se han propuesto varios sistemas para evaluar la calidad de las opiniones de los usuarios, de modo que los consumidores puedan acceder a las mejores, evitar las de menor calidad y evitar que se mezclen opiniones proporcionadas honestamente con opiniones menos honestas de anunciantes o personas con un objetivo distinto a la evaluación no parcial. [16]

Los consumidores perciben que las reseñas de usuarios que utilizan una buena gramática y un estilo de redacción persuasivo son de mayor calidad que aquellas escritas de otras maneras. [17]

La relación entre las opiniones de los usuarios y la calidad de un producto es incierta. [18] En algunos niveles de calidad y en determinadas circunstancias, puede que no exista relación entre la calidad y las valoraciones. [18] En el caso de los niveles de calidad más altos, un estudio determinó que las valoraciones de los usuarios coincidían con las valoraciones científicas un poco más de la mitad de las veces. [18] Además, las personas que leen las opiniones de los usuarios tienden a percibirlas como tan objetivas como las pruebas científicas, especialmente cuando existe una puntuación media en las opiniones de los usuarios. [19]

Dado un conjunto grande de múltiples reseñas de usuarios diferentes, existen algoritmos de análisis de texto que pueden predecir con precisión qué reseñas provienen de los mismos autores individuales. [20]

El análisis de sentimientos se puede utilizar para predecir en qué medida una reseña es favorable o crítica. [21] [22]

Motivaciones para contribuir con una reseña de usuario

Las investigaciones sugieren que la motivación para proporcionar una reseña de usuario generalmente surge de actitudes y comportamientos psicológicos . [23] La teoría de usos y gratificaciones es una disciplina que considera por qué alguien dedicaría su tiempo voluntariamente para crear una reseña de usuario. [24] Algunos investigadores sugieren que los comportamientos internos que valoran los beneficios sociales, la superación personal, la preocupación por los demás y la necesidad de gratificación tienen más probabilidades de proporcionar reseñas de usuario. [23] Se sugiere que proporcionar una reseña de usuario satisface un sentido de pertenencia al ajustarse a las creencias de una opinión mayoritaria o minoritaria de la experiencia personal. [23]

El bombardeo de reseñas es cuando los usuarios realizan reseñas en masa con el fin de influir más fuertemente en el creador de un producto o sus ventas, en respuesta a un desaire real o percibido contra los clientes [ cita requerida ] . En algunas situaciones, las investigaciones sugieren que los competidores aprovechan los sistemas de reseñas anónimas para influir negativamente y controlar la intensidad de su competencia. [25]

Estudios de caso

Muchos investigadores han elaborado perfiles de reseñas de usuarios en Yelp . [26]

Las investigaciones han demostrado que las opiniones de los usuarios a menudo influyen en las compras de los consumidores en el sector hotelero. [27]

Las reseñas de usuarios han generado críticas y cuestionamientos sobre las prácticas de atención médica, cuando antes de la aparición de las reseñas de usuarios, los proveedores de atención médica rara vez eran criticados o evaluados por los usuarios. [28]

Véase también

Referencias

  1. ^ abc Yi, Cheng; Jiang, Zhenhui; Li, Xiuping; Lu, Xianghua (2019). "Aprovechamiento del contenido generado por el usuario para la promoción de productos: los efectos de las reseñas destacadas por la empresa". Investigación en sistemas de información . 30 (3): 711–725. doi :10.1287/isre.2018.0807. S2CID  200041061 . Consultado el 30 de octubre de 2020 .
  2. ^ ab Goes, Paulo B; Lin, Minfeng; Au Yeung, Ching-man (junio de 2014). ""Efecto de popularidad" en el contenido generado por el usuario: evidencia de las reseñas de productos en línea". Investigación en sistemas de información . 25 (2): 222–238. doi :10.1287/isre.2013.0512. JSTOR  24700171 . Consultado el 30 de octubre de 2020 .
  3. ^ ab Forman, Chris; Ghose, Adindya; Wissenfeld, Batia (septiembre de 2008). "Examinando la relación entre reseñas y ventas: el papel de la divulgación de la identidad del revisor en los mercados electrónicos". Investigación de sistemas de información . 19 (3): 291–313. doi :10.1287/isre.1080.0193. JSTOR  23015450. S2CID  10239832 . Consultado el 30 de octubre de 2020 .
  4. ^ abc Galbreth, Michael R; Ghosh, Bikram P; Pekgun, Pelin (20 de abril de 2017). "Cómo las percepciones desiguales de las reseñas de los usuarios afectan la competencia de precios". Decision Sciences . 49 (2): 250–275. doi :10.1111/deci.12273. S2CID  44087759 . Consultado el 30 de octubre de 2020 .
  5. ^ Wu, Chunhua; Che, Hai; Chan, Tat Y; Lu, Xianghua (septiembre de 2015). "El valor económico de las reseñas en línea". Marketing Science . 34 (5): 739–754. doi :10.1287/mksc.2015.0926. S2CID  19948256 . Consultado el 30 de octubre de 2020 .
  6. ^ abc Maslowska, Ewa; Malthouse, Edward C; Bernritter, Stefan F (25 de agosto de 2016). "El efecto de las características de las reseñas de los clientes en línea en las ventas". Avances en la investigación publicitaria (vol. VII) . Vol. 7. págs. 87–100. doi :10.1007/978-3-658-15220-8_8. ISBN 978-3-658-15219-2. Recuperado el 30 de octubre de 2020 .
  7. ^ abc Duan, Wenjing; Zhou, Wenqi (17 de junio de 2016). "¿Las reseñas profesionales afectan las elecciones de los usuarios en línea a través de las reseñas de los usuarios? Un estudio empírico" (PDF) . Journal of Management Information Systems . 33 (1): 202–228. doi :10.1080/07421222.2016.1172460. S2CID  7118404 . Consultado el 30 de octubre de 2020 .
  8. ^ abcd Ott, Myle; Cardie, Claire ; Hancock, Jeff (2012). "Estimación de la prevalencia del engaño en las comunidades de reseñas en línea". Actas de la 21.ª conferencia internacional sobre la World Wide Web - WWW '12 . pág. 201. arXiv : 1204.2804 . doi :10.1145/2187836.2187864. ISBN 9781450312295.S2CID 17575296  .
  9. ^ Glazer, Jacob; Herrera, Helios; Perry, Motty (2020). «Reseñas falsas». The Economic Journal . 131 (636): 1772–1787. doi :10.1093/ej/ueaa124.
  10. ^ Cramer, Maria (25 de enero de 2023). «Cinco estrellas, cero pistas: cómo combatir el 'flagelo' de las reseñas falsas en Internet». The New York Times .
  11. ^ Lappas, Theodoros; Sabnis, Guarav; Valkanas, Georgios (2016). "El impacto de las reseñas falsas en la visibilidad en línea: una evaluación de la vulnerabilidad de la industria hotelera" (PDF) . Investigación de sistemas de información . 27 (4): 1–38. doi :10.1287/isre.2016.0674. S2CID  32997020. Archivado desde el original (PDF) el 28 de febrero de 2019 . Consultado el 30 de octubre de 2020 .
  12. ^ He, Sherry; Hollenbeck, Brett; Proserpio, Davide (25 de febrero de 2022). "El mercado de reseñas falsas". Marketing Science . 41 (5): 896–921. doi :10.1287/mksc.2022.1353. SSRN  3664992.
  13. ^ Eamonn Fingleton. "Tras la ofensiva de Amazon, ¿la industria de las reseñas falsas de clientes se trasladará al extranjero?". Forbes . Consultado el 13 de diciembre de 2015 .
  14. ^ Anna Trist (14 de julio de 2016). "Reseñas y testimonios falsos: lecciones del error de un franquiciador | Lexology". www.lexology.com . Consultado el 5 de marzo de 2021 .
  15. ^ Picciotto, Rebecca (14 de agosto de 2024). "La FTC prohíbe las reseñas falsas en línea y la influencia inflada de las redes sociales; la norma entra en vigor en octubre". CNBC . Consultado el 15 de agosto de 2024 .
  16. ^ Lappas, Theodoros; Terzi, Evimaria (2011). "Hacia un sistema de gestión de revisiones justo". Aprendizaje automático y descubrimiento de conocimiento en bases de datos . Apuntes de clase en informática. Vol. 6912. págs. 293–309. doi :10.1007/978-3-642-23783-6_19. ISBN 978-3-642-23782-9. ISSN  0302-9743.
  17. ^ Otterbacher, Jahna (2011). "Ser escuchado en las comunidades de revisión: tácticas de comunicación y prominencia de la revisión". Revista de comunicación mediada por computadora . 16 (3): 424–444. doi : 10.1111/j.1083-6101.2011.01549.x . ISSN  1083-6101.
  18. ^ abc de Langhe, Bart; Fernbach, Phil; Lichtenstein, Donald R. (4 de julio de 2016). "Las altas calificaciones de los usuarios en línea no significan realmente que esté obteniendo un producto de calidad". Harvard Business Review . Consultado el 6 de julio de 2016 .
  19. ^ de Langhe, Bart; Fernbach, Philip M.; Lichtenstein, Donald R. (abril de 2016). "Navegando por las estrellas: investigación de la validez real y percibida de las calificaciones de los usuarios en línea". Revista de investigación del consumidor . 42 (6): 817–833. doi :10.1093/jcr/ucv047.
  20. ^ Almishari, Mishari; Tsudik, Gene (2012). "Explorando la vinculabilidad de las reseñas de los usuarios". Seguridad informática – ESORICS 2012. Apuntes de clase en informática. Vol. 7459. págs. 307–324. CiteSeerX 10.1.1.368.122 . doi :10.1007/978-3-642-33167-1_18. ISBN .  978-3-642-33166-4. ISSN  0302-9743.
  21. ^ Duan, Wenjing; Cao, Qing; Yu, Yang; Levy, Stuart (2013). "Extracción de contenido generado por el usuario en línea: uso de la técnica de análisis de sentimientos para estudiar la calidad del servicio hotelero". 2013 46th Hawaii International Conference on System Sciences . págs. 3119–3128. doi :10.1109/HICSS.2013.400. ISBN 978-1-4673-5933-7.S2CID12101616  .​
  22. ^ Yatani, Koji; Novati, Michael; Trusty, Andrew; Truong, Khai N. (2011). "Review spotlight". Actas de la conferencia anual de 2011 sobre factores humanos en sistemas informáticos - CHI '11 . p. 1541. doi :10.1145/1978942.1979167. ISBN 9781450302289.ID S2C  16393334.
  23. ^ abc Beldad, Ardion; Voutsas, Charalampos (26 de junio de 2018). "Entender la motivación para escribir reseñas de aplicaciones móviles entre los usuarios alemanes: probar la teoría ampliada del comportamiento planificado utilizando un enfoque de modelado de ecuaciones estructurales". Revista de tecnología en ciencias del comportamiento . 3 (4): 301–311. doi :10.1007/s41347-018-0063-5. PMC 6267641 . PMID  30547081. S2CID  54569232. 
  24. ^ Hicks, Amy; Comp, Stephen; Horovitz, Jeannie; Hovarter, Madeline; Miki, Maya; Bevan, Jennifer L. (2012). "Por qué la gente usa Yelp.com: una exploración de usos y gratificaciones". Computers in Human Behavior . 28 (6): 2274–2279. doi :10.1016/j.chb.2012.06.034. ISSN  0747-5632.
  25. ^ Zhu, Feng; Zhang, Xiaoquan (marzo de 2010). "Impacto de las reseñas de consumidores en línea en las ventas: el papel moderador de las características del producto y del consumidor" (PDF) . Journal of Marketing . 74 (2): 133–148. doi :10.1509/jm.74.2.133. S2CID  15571612 . Consultado el 30 de octubre de 2020 .
  26. ^ Luca, Michael (2011). "Reseñas, reputación e ingresos: el caso de Yelp.Com" (PDF) . Serie de documentos de trabajo de la SSRN . doi :10.2139/ssrn.1928601. ISSN  1556-5068. S2CID  14511907.
  27. ^ Ong, Beng Soo (2012). "La influencia percibida de las reseñas de los usuarios en la industria hotelera". Revista de marketing y gestión hotelera . 21 (5): 463–485. doi :10.1080/19368623.2012.626743. ISSN  1936-8623. S2CID  168047004.
  28. ^ Hardey, M. (2010). "Profesiones de consumo: sitios web de reseñas de usuarios y servicios de salud". Revista de cultura del consumidor . 10 (1): 129–149. doi :10.1177/1469540509355023. ISSN  1469-5405. S2CID  144002104.