Revista de investigación de mercados Scholarly Insights se produce en colaboración con AMA Doctoral Students SIG, una red de interés compartido para comercializar estudiantes de doctorado en todo el mundo.

Imagina que entras en una tienda de tecnología para comprar un teléfono nuevo. Mientras navega por los teléfonos, un vendedor se le acercará y le preguntará si necesita ayuda. No estás seguro de qué accesorios necesitas, pero el vendedor sugiere una funda para el teléfono y un protector de pantalla. El vendedor explica cómo los accesorios están especialmente diseñados para complementar las funciones del teléfono y protegerlo de rayones y caídas. También mencionan cómo estos accesorios pueden ahorrarle dinero a largo plazo al evitar reparaciones costosas. Cuando se sienta más seguro de su decisión, acepta comprar no solo el teléfono, sino también la carcasa del teléfono y el protector de pantalla. Cuando sale de la tienda, se siente satisfecho con su elección de productos.

¿Cómo lo convenció el vendedor de comprar no solo el teléfono sino también los artículos adicionales? uno reciente Revista de investigación de mercados estudio de Jennifer K. D’Angelo y Francesca Valsesia proporciona una respuesta. Cuando un individuo, como un vendedor, un estilista, un mesero, un diseñador, un dependiente o un influencer, sugiere combinar dos productos para su compra o uso, se los percibe como expertos en la categoría de productos. Como resultado de este mayor nivel de credibilidad, es más probable que los consumidores sigan las recomendaciones de dichas personas y realicen una compra. Este efecto se aplica independientemente de si se fomenta o desalienta la combinación, si el cliente necesita el consejo o si se aplica a otros productos de la categoría. Cuanto más explícita sea la recomendación combinada, más fuerte será el efecto.

Cuando una persona, como un vendedor, un estilista, un mesero, un diseñador, un dependiente de una tienda o una persona influyente, sugiere combinar dos productos para su compra o uso, los consumidores los perciben como expertos en la categoría del producto y es más probable que sigan sus recomendaciones y tomen decisiones. una compra.

Tuvimos la oportunidad de contactar a los autores, quienes amablemente brindaron información interesante sobre este artículo. Siga leyendo para descubrir más información sobre esta fascinante investigación.

P: Hacer recomendaciones de combinación es una nueva señal que los asesores de consumidores pueden usar para señalar experiencia. ¿Qué provocó la idea de investigación inicial de que las recomendaciones combinatorias fueran más efectivas?

R: Como anécdota, cuando hojeábamos fotos de prendas de vestir y decoración, nos encontramos pensando: «Nunca se me hubiera ocurrido juntar estas piezas, pero funciona perfectamente». Estas observaciones plantearon la idea de que las personas que tienen la capacidad de curar tales prendas y diseños pueden tener un nuevo tipo de experiencia que el consumidor lego no tiene.

Jennifer tiene un trabajo en curso en el dominio de la personalización que encuentra que los consumidores tienden a limitar su número de opciones (p. ej., ingredientes alimentarios) cuando esas opciones se combinan (p. ej., se mezclan en un plato). Los consumidores se limitan menos a la hora de tomar decisiones destinadas a ser consumidas individualmente. Esto nos llevó a sospechar que a muchos consumidores les resulta difícil combinar cosas. El conocimiento de combinar cosas requiere una competencia un poco más alta. Más tarde descubrimos a través de nuestra investigación que el «nivel de habilidad más alto» era una mayor profundidad de conocimiento.

P: El verdadero valor persuasivo de las recomendaciones combinadas se probó con un estudio de campo (Estudio 6). ¿Encontró algún desafío relacionado? ¿Cómo aconsejaría a los investigadores o profesionales que estén considerando adoptar un enfoque de investigación similar?

R: El mayor desafío fue encontrar una empresa que ofreciera un contexto apropiado para hacer operativas nuestras relaciones de combinación y control. Creemos que las empresas más pequeñas en la fase de puesta en marcha pueden ser más receptivas a la experimentación, dando a los investigadores más espacio para operacionalizar mejor sus diseños en un estudio de campo. Muchas escuelas de negocios organizan concursos de empresas emergentes. Una idea sería participar en estos concursos para crear alianzas con estas empresas para futuros experimentos de campo. Además, creemos que es importante leer sobre las mejores prácticas más recientes de Facebook Ad Manager con respecto a las especificaciones del mercado objetivo, la duración de la campaña, los formatos de anuncios, etc., ya que las pautas de la plataforma cambian todo el tiempo.

P: ¿Puede dar más detalles sobre las posibles extensiones de los resultados de su investigación? En particular, ¿cuál sería el efecto de recomendar más de dos productos para el consumo conjunto?

R: Esta es una buena pregunta y una que hemos pensado sobre nosotros mismos. Según nuestra teoría, una persona que puede recomendar muchos productos compatibles exhibe una mayor capacidad para procesar interacciones entre productos, lo que puede indicar una experiencia aún mayor que simplemente recomendar dos productos para consumo conjunto. Encontramos apoyo inicial para esta predicción en Smart Closet, una plataforma en línea donde los usuarios publican prendas que se pueden usar juntas: cuantas más prendas hay en la publicación, más me gusta recibe la publicación. No obstante, es posible que este efecto tenga un límite superior: a los consumidores les puede resultar difícil creer a un asesor que recomienda 20, 50 o 100 productos para el consumo conjunto. Exactamente cuál es este límite superior puede depender de la categoría del producto.

P: ¿Qué cree que sucedería si las recomendaciones fueran creadas por inteligencia artificial o algoritmos en lugar de asesores humanos?

R: Investigaciones anteriores han demostrado la resistencia de los consumidores a adoptar las recomendaciones de IA (p. ej., aversión a los algoritmos; consulte Dietvorst et al. 2015). Esta resistencia puede hacer que los consumidores tengan dificultades para creer una recomendación de combinación de asesores no humanos. Esto es, por supuesto, si los consumidores son conscientes de que la recomendación provino de inteligencia artificial o un algoritmo.

P: ¿Cuáles cree que son los puntos clave de esta investigación que pueden ser de particular interés para los profesionales?

R: Por un lado, los minoristas deben considerar el uso de comunicaciones personales, como el correo directo, para brindar recomendaciones de combinaciones. En ese sentido, los minoristas de moda como Mango y StitchFix recientemente comenzaron a enviar correos electrónicos de seguimiento que incluyen sugerencias de prendas de vestir para usar con artículos que los consumidores ya poseen. Por otro lado, los minoristas también pueden proporcionar recomendaciones de combinación cuando les piden a los consumidores que revisen sus productos, así como también les piden que publiquen fotos de su ropa. Finalmente, la industria del marketing de influencers crecerá a aproximadamente $ 21.1 mil millones para 2023. Los especialistas en marketing deben alentar a los influencers con los que se asocian a usar respaldos combinados y considerar el uso de respaldos combinados como un criterio de selección al evaluar a los influencers con los que asociarse.

Lea el estudio completo para obtener todos los detalles.

Lee el artículo completo:

Jennifer K. D’Angelo y Francesca Valsesia (2023), «Deberían probar esto juntos: la combinación de recomendaciones señala la experiencia y mejora las actitudes del producto». revista de investigación de mercados, 60 (1), 155–69. doi:10.1177/00222437221111344

Referencias:

Berkeley J. Dietvorst, Joseph P. Simmons y Cade Massey (2015), «Aversión a los algoritmos: las personas evitan erróneamente los algoritmos después de verlos errar». Revista de Psicología Experimental: General, 144 (1), 114–26. doi:doi.org/10.1037/xge0000033.

Seongun Jeon es candidato a doctorado en Marketing, Vrije Universiteit Amsterdam, Países Bajos.

Fabienne Krywuczky es candidata a doctorado en Marketing, Vrije Universiteit Amsterdam, Países Bajos.



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