Cuadernos de Economía y Dirección de la Empresa 14 (2011) 26–39
Cuadernos de Economía y Dirección de la Empresa
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Artículo
Análisis de los factores determinantes de la lealtad hacia los servicios bancarios
online
Joaquín Aldás Manzano a,∗ , Carlos Lassala Navarré b , Carla Ruiz Mafé a y Silvia Sanz Blas a
a
b
Departamento de Comercialización e Investigación de Mercados, Facultat d’Economia, Universidad de Valencia, Avda. de los Naranjos s/n, 46022, Valencia, España
Departamento de Finanzas Empresariales, Facultat d’Economia, Universidad de Valencia, Avda. de los Naranjos s/n, 46022, Valencia, España
información del artículo
r e s u m e n
Historia del artículo:
Recibido el 20 de agosto de 2009
Aceptado el 27 de mayo de 2010
El rápido crecimiento de la banca online refleja las ventajas que ésta ofrece respecto a las sucursales
convencionales. No obstante, son muchos los consumidores que todavía utilizan los servicios bancarios
online de forma esporádica, fundamentalmente para la comprobación de saldos, evitando realizar transacciones con un mayor nivel de riesgo. El objetivo de este estudio es analizar los factores determinantes
de la lealtad hacia los servicios bancarios online, a través de un modelo integrador de la influencia del
riesgo percibido y la confianza en las webs bancarias con el marco conceptual de la Teoría del Comportamiento Planificado (TCP). La configuración del riesgo percibido se ha planteado con caracter formativo.
El contraste de hipótesis se ha realizado a partir de una muestra de 511 usuarios de servicios bancarios
online, utilizando modelos de ecuaciones estructurales. Los resultados del estudio empírico indican que
los constructos de la TCP, la confianza y el riesgo percibido ejercen una influencia directa y significativa
sobre la lealtad hacia los servicios bancarios online. A su vez, es de destacar la influencia positiva de la
confianza en la actitud y como variable reductora del riesgo percibido de compra. Finalmente, se plantean
un conjunto de implicaciones relevantes para la gestión de empresas.
© 2009 ACEDE. Publicado por Elsevier España, S.L. Todos los derechos reservados.
Códigos JEL:
M3
Palabras clave:
Servicios bancarios online
Teoría del comportamiento planificado
Riesgo percibido
Confianza
Lealtad
Determinants of loyalty to online banking services
a b s t r a c t
JEL classification:
M3
Keywords:
Online banking services
Theory of Planned Behaviour
Perceived risk
Trust
Loyalty
The rapid growth of online banking reflects its advantages over conventional branches. Many consumers,
however, still only use online banking services sporadically, mainly to check balances and they avoid
higher risk transactions. The aim of this study is to analyse the factors determining intensity of online
banking services use, with a model which integrates the influence of perceived risk and trust in bank
websites with the conceptual framework of Theory of Planned Behaviour (TPB). Risk has been measured
as a formative construct. The hypotheses were tested on a sample of 511 online banking services users,
using structural equation models. The results of the empirical study suggest that trust and the three
variables of TPB (perceived control, subjective norm and attitude) positively influence loyalty. The role
of trust is especially relevant as it also boosts the effect of attitude and reduces the negative effect of
perceived risk. Finally, a set of managerial implications are considered.
© 2009 ACEDE. Published by Elsevier España, S.L. All rights reserved.
1. Introducción
Internet está provocando grandes cambios en el sector bancario (Kam y Riquelme, 2007; Pikkarainen et al., 2004). Los bancos
pueden obtener ahorros sustanciales en costes al operar de forma
∗ Autor para correspondencia.
Correos electrónicos: joaquin.aldas@uv.es (J. Aldás Manzano),
carlos.lassala@uv.es (C. Lassala Navarré),
carla.ruiz@uv.es (C. Ruiz Mafé), silvia.sanz@uv.es (S. Sanz Blas).
más eficiente automatizando sus procesos o al reducir el número
de empleados y de sucursales físicas. En España la penetración de
los servicios bancarios online es creciente. Así, el 31% de la población internauta española utilizó servicios bancarios online en 2007
(España, 2008). Además, cabe destacar el incremento del 73,6% del
número de usuarios de la banca online producido en el período comprendido entre los años 2004 (3,9 millones de usuarios) y 2008
(6,8 millones de usuarios) (INE, 2009).
El rápido crecimiento de la banca online refleja las ventajas
que ésta ofrece respecto a las sucursales convencionales (mayor
flexibilidad, menor estructura de costes, transacciones más
1138-5758/$ – see front matter © 2009 ACEDE. Publicado por Elsevier España, S.L. Todos los derechos reservados.
doi:10.1016/j.cede.2011.01.003
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rápidas, líneas de productos/servicios más amplios, mayor comodidad y personalización). No obstante, a pesar de la inversión
realizada por muchos bancos con el fin de poder desarrollar
una línea de negocio en Internet, son muchos los consumidores que todavía utilizan los servicios bancarios online de forma
esporádica, fundamentalmente para la comprobación de saldos,
evitando realizar transacciones con un mayor nivel de riesgo
(Sarel y Marmorstein, 2003). En este sentido, para que las entidades puedan obtener un ahorro en costes significativo, es
necesario que un segmento importante de sus clientes utilice
los canales electrónicos de forma intensiva y continuada en el
tiempo.
Bajo la óptica de la oferta bancaria, la lealtad del cliente se
considera como una vía clave hacia la rentabilidad (Ehigie, 2006;
Reichheld, 1993). El coste elevado de adquirir clientes conlleva
a que gran parte de las relaciones con clientes no sean rentables durante las transacciones iniciales (Reichheld y Sasser, 1990).
Únicamente durante transacciones posteriores, cuando el coste de
atender a los clientes va disminuyendo, es cuando las relaciones
generan beneficios. Asimismo, cabe destacar que las ofertas comerciales de productos bancarios sólo están a unos click de distancia
y, por tanto, se genera una alta competencia en precios entre las
entidades que hace especialmente interesante analizar los factores
que pueden incrementar dicha fidelidad del cliente en los entornos
virtuales del sector bancario.
La importancia de Internet como fuente de beneficios para las
entidades bancarias, la creciente penetración de Internet en el sector bancario unida a la escasa fidelidad de los usuarios y la necesidad
de ampliar los estudios centrados en el comportamiento efectivo de
los consumidores con experiencia en este tipo de servicios, justifica
el análisis de las variables determinantes de la lealtad hacia el uso
de los servicios bancarios online.
En las dos últimas décadas, diversas líneas de investigación
se han centrado en identificar los factores que influyen en los
comportamientos de aceptación de los sistemas de información,
proponiendo distintos modelos y propuestas teóricas. En particular,
la Teoría del Comportamiento Planificado (TCP) (Theory of Planned
Behaviour; TPB) (Ajzen, 1991; Taylor y Todd, 1995) ha demostrado
su aplicabilidad y validez tanto para explicar cualquier comportamiento humano (Ajzen y Fishbein, 1980), como en el contexto
específico de la aceptación de servicios electrónicos, como el correo
electrónico y la web (Klobas y Clyde, 2000), los servicios bancarios
online (Bhattacherjee, 2000; Liao et al., 1999; Shih y Fang, 2004) o
los servicios prestados a través del móvil (Khalifa y Cheng, 2002;
Lu et al., 2001).
Aunque la TCP facilita la comprensión de la aceptación de distintos servicios electrónicos, los hallazgos obtenidos en estudios
anteriores no han alcanzado un consenso unánime sobre la influencia de los constructos del TPB en la decisión de uso de los servicios
bancarios online (Cho y Hwang, 2001; Ok y Shon, 2006). En esta
línea, Liao et al. (1999) ponen de manifiesto la necesidad de complementar este marco conceptual con variables intrínsecas del
consumidor.
La confianza en la web bancaria y el riesgo percibido son factores
determinantes de la decisión de uso de servicios bancarios online
(Mukherjee y Nath, 2003; Wang et al., 2003). En los entornos virtuales, incrementar la confianza de los consumidores es fundamental,
ya que el riesgo asociado a posibles pérdidas derivadas de la transacción bancaria online es mayor que en los entornos tradicionales
(Gerrard y Cunningham, 2003; Hewer y Howcroft, 1999; Lee et al.,
2005; Polatoglu y Etkin, 2001; Suganthi et al., 2001). Por otra parte,
es relativamente reciente la literatura de marketing que analiza
la naturaleza de las dimensiones del riesgo percibido en el contexto de los servicios bancarios online (Howcroft et al., 2007; Lee,
2009; Litter y Melanthiou, 2006), abordándose además su estudio
como un constructo de carácter reflectivo, lo que a menudo provoca
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problemas de validez convergente de sus dimensiones (Herrero
et al., 2009).
Además, cabe señalar, que aunque son muy numerosos los estudios centrados en aplicar los modelos explicativos de actitudes al
uso de los servicios online, la mayoría de ellos comparten una limitación, esto es, toman como variable dependiente el estudio de las
intenciones sin llegar a analizar el comportamiento efectivo de los
usuarios.
El objetivo de este trabajo es analizar la influencia del riesgo
percibido y la confianza en la lealtad hacia el uso de Internet para
realizar operaciones bancarias, integrando estas variables con el
marco conceptual de la TCP y conformando, con todo ello, un
modelo mejorado que nos permita explicar los factores determinantes de la lealtad hacia el uso de los servicios bancarios online. En
concreto, se plantean tres contribuciones específicas a la literatura:
1. Identificar las dimensiones del riesgo percibido y confianza en el
contexto del uso de los servicios bancarios online, planteando la
configuración del riesgo con carácter formativo,
2. Contrastar la validez de la TCP para explicar la lealtad hacia el
uso de la banca online, complementando esta teoría con la incorporación de dos variables intrínsecas del consumidor (riesgo y
confianza), no incluidas en su formulación inicial, y que son de
gran trascendencia para poder explicar la lealtad hacia el uso de
los servicios bancarios, y
3. Contribuir a explicar la lealtad hacia el uso de un tipo de servicio
online concreto (los servicios bancarios) que presenta elevados
niveles de penetración en España, pero que ha carecido de la
atención debida desde el punto de vista de la investigación.
2. Revisión de la literatura
A continuación, se presenta la revisión de la literatura, comenzando por la revisión del concepto de lealtad en el ámbito específico
del comercio electrónico. A continuación se revisa la TCP (norma
subjetiva, actitud y control percibido) aplicada al contexto de los
servicios bancarios online. Seguidamente, se describe el concepto y
dimensiones de las variables intrísecas del consumidor, riesgo percibido y confianza, y se detalla la justificación de las relaciones que
se aportan en el modelo conceptual propuesto sobre la base de la
revisión de la literatura.
2.1. Lealtad en los entornos virtuales
Siguiendo a Dick y Basu (1994), la lealtad del cliente es un
concepto multidimensional que consiste en un comportamiento
basado en una actitud. Por tanto, la lealtad se manifiesta a través
de la relación entre la actitud hacia la entidad y el comportamiento
de recompra. La lealtad se produce cuando la actitud relativa del
consumidor hacia la entidad es favorable y, además, existe un
comportamiento de compra repetido, mientras que la no lealtad
consiste en una actitud relativa desfavorable combinada con la
ausencia de comportamiento de recompra. Engel et al. (1982) conciben la lealtad a la marca como la respuesta preferente, actitudinal
y comportamental, hacia una o más marcas de una categoría de
producto expresada por un consumidor en un período de tiempo.
De forma similar, Keller (1993) sugiere que la lealtad se presenta
cuando las actitudes favorables hacia la marca se manifiestan en
comportamiento de compra repetido.
La fidelidad o lealtad de los clientes es un constructo multidimensional que no es exactamente igual a la intención de recompra,
si bien parece existir un nexo de unión entre ambos conceptos como
consecuencia de sus procedimientos de medición (Zeithaml et al.,
1996). La aproximación exclusivamente comportamental al concepto ha sido criticada (Dick y Basu, 1994; Shankar et al., 2003), ya
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que un consumidor puede repetir constantemente la compra de un
determinado bien o servicio (es fiel comportamentalmente), pero a
la vez no estar actitudinalmente a favor de dicho comportamiento,
por lo que estará más atento a otras alternativas en el mercado, o
no recomendará el proveedor a otras personas.
Según Zeithaml et al. (1996), la comunicación boca-oído constituye una subdimensión de la lealtad. La comunicación boca-oído
(Word-of-Mouth, WOM) constituye una fuente de recomendación
utilizada por el consumidor para tomar decisiones y reducir el
número de alternativas (Duhan et al., 1997), y, en general, es una
fuente de información personal (Feldman y Spencer, 1965). En los
entornos virtuales, debido a la desconfianza que genera el uso del
medio, la comunicación boca-oído puede resultar una de las fuentes
de comunicación más efectivas y, en particular, si ésta proviene de
personas conocidas en quienes el consumidor confía (Ennew et al.,
2000).
Si nos centramos en los entornos online, la lealtad hacia establecimientos virtuales (e-loyalty) ha sido concebida como la actitud
favorable del cliente hacia una empresa, así como un comportamiento de repetición de uso/compra (Anderson y Srinivasan, 2003).
En este trabajo se ha concebido la lealtad a la página web de
una entidad bancaria como la intención de recomendar los servicios bancarios online a terceras personas (actitud favorable hacia
la entidad) unida a la intención de continuar usando sus servicios
bancarios en el futuro.
2.2. Teoría del comportamiento planificado
La TCP (Ajzen, 1991; Schifter y Ajzen, 1985) constituye una
extensión de la teoría de acción razonada (Fishbein y Ajzen,
1975), y se desarrolla con objeto de explicar la conducta de los
individuos sobre la base de la relación creencias-actitud-intencióncomportamiento.
La actitud refleja los sentimientos positivos o negativos del
individuo sobre un determinado comportamiento (Ajzen, 1991;
Fishbein y Ajzen, 1975), siendo el resultado de las creencias de los
sujetos respecto al comportamiento y sus resultados y de la importancia que se dé a dichas creencias. La actitud es una evaluación
positiva o negativa acerca del comportamiento en sí (Ajzen, 1991;
Fishbein y Ajzen, 1975), haciendo referencia a la predisposición
global hacia el desarrollo de dicha conducta y con una influencia demostrada en las intenciones de comportamiento (Ajzen y
Fishbein, 1980). En el contexto de los entornos virtuales, Pavlou y
Fygenson (2006) definen la actitud hacia la consecución de información o la compra de un producto/servicio online como la evaluación
del consumidor sobre la conveniencia de usar una web para conseguir información o comprar productos/servicios de un vendedor
determinado. Por consiguiente, en la presente investigación la actitud haría referencia a la predisposición favorable o desfavorable del
consumidor hacia el uso de Internet para la realización de operaciones bancarias.
La TPB (Ajzen, 1991) añade el constructo del control percibido a
la norma subjetiva y a la actitud como antecedente adicional de la
intención y el comportamiento (Ajzen, 1991; Venkatesh y Davis,
2000), con el fin de contemplar aquellas situaciones en las que
los individuos no poseen un control completo sobre sus comportamientos (Taylor y Todd, 1995).
La norma subjetiva ha sido definida como las creencias del individuo en relación con lo que otras personas quieren que él/ella obre
y su predisposición a cumplir con las expectativas de estas personas (Davis et al., 1989; Fishbein y Ajzen, 1975). En el contexto
de la banca online, haría referencia a las creencias del consumidor
sobre la opinion que tienen las personas que influyen en su comportamiento acerca del uso de Internet para realizar operaciones
bancarias. El control percibido en el comportamiento, representa
las percepciones del individuo respecto de la presencia o ausencia
de las habilidades, oportunidades y recursos necesarios para desarrollar la conducta (Ajzen y Madden, 1986). Es decir, reflejaría las
creencias del individuo acerca de la posibilidad de acceder a los
recursos y oportunidades necesarios para poder usar los servicios
bancarios online.
Investigaciones previas han aplicado la TCP para explicar la
intención de uso de los servicios bancarios online, no llegando a un
consenso unánime. Así, Cho y Hwang (2001) evidencian la influencia significativa de todas las variables del TPB (actitud, norma
subjetiva y control percibido) en la intención de uso de la banca
online. No obstante, mientras que en la investigación de Liao et al.
(1999) el control percibido no influye de forma significativa en la
intención de uso de la banca online, el estudio de Ok y Shon (2006)
muestra que la actitud y el control percibido son predictores significativos del uso de Internet para realizar operaciones bancarias.
Asimismo, otros estudios ponen de manifiesto la influencia de
las variables de la TCP en la lealtad del consumidor. Así, en el estudio
de Tsai (2006) la actitud, norma subjetiva y control percibido son
predictores singificativos de la lealtad hacia los juegos online. El trabajo de Lee et al. (2009) destaca la influencia de la norma subjetiva
en la lealtad hacia los servicios del móvil.
Como consecuencia de la revisión de la literatura, se plantean
las siguientes hipótesis tomando como marco de referencia la TCP:
H1. La norma subjetiva influye positivamente en la lealtad hacia
los servicios bancarios online.
H2. La actitud influye positivamente en la lealtad hacia los servicios
bancarios online.
H3. El control percibido influye positivamente en la lealtad hacia
los servicios bancarios online.
2.3. Riesgo percibido
2.3.1. Dimensiones del riesgo percibido
Bauer (1960) definió el riesgo percibido como un concepto integrado por dos componentes: la incertidumbre (que se refiere a la
falta de conocimiento del consumidor de lo que puede ocurrir) y
las consecuencias negativas relacionadas con la pérdida asociada
a la compra. Según Bauer (1960), el comportamiento de compra
implica un riesgo siempre que las acciones del consumidor deriven
en consecuencias que no pueden ser anticipadas con certeza o bien
alguna de esas consecuencias no sea la esperada. En el contexto de
los servicios bancarios online, el riesgo percibido ha sido definido
como la expectativa de pérdida del consumidor como consecuencia
de utilizar Internet para realizar operaciones bancarias (Yousafzai
et al., 2003).
El riesgo percibido es un constructo multidimensional que se
subdivide en varias pérdidas o factores de riesgo, que conjuntamente explican el riesgo global asociado a la compra de un producto
o servicio. Estudios previos centrados en los servicios bancarios
online permiten identificar las siguientes dimensiones del riesgo
percibido: seguridad, privacidad, funcional, de pérdida de tiempo
y social (Lee, 2009; Litter y Melanthiou, 2006; Pikkarainen et al.,
2004). A continuación, se describe cada una de estas dimensiones
aplicadas al contexto de estudio.
2.3.1.1. Riesgo de seguridad. Percepción del consumidor del grado
de protección contra posibles amenazas que pueden producirse
tanto a través de ataques a la base de datos y a la red informatica
de la entidad bancaria con la que operan, como del acceso no autorizado a sus cuentas por parte de terceros (Yousafzai et al., 2003).
Los consumidores tienden a realizar operaciones bancarias online
únicamente si perciben que su información confidencial es segura
y los canales a través de los cuales realizan las operaciones bancarias no pueden ser interceptados. Investigaciones previas ponen de
manifiesto que el riesgo de seguridad es un predictor importante
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de la adopción de la banca online (Gerrard y Cunningham, 2003;
Lee et al., 2005; Pikkarainen et al., 2004; Sathye, 1999).
2.3.1.2. Riesgo de privacidad. Hace referencia a la decepción y frustración de los consumidores generada por las violaciones de su
privacidad. Los usuarios de servicios bancarios online perciben
riesgo de privacidad cuando sienten que no controlan sus datos
personales y creen que pueden ser utilizados sin su consentimiento
(Pikkarainen et al., 2004). El temor de los consumidores a que se
divulgue su información personal y no se respete la privacidad de
los datos que éstos proporcionan influye negativamente en su predisposición hacia el uso de servicios bancarios online (Howcroft
et al., 2002; Yousafzai et al., 2003).
2.3.1.3. Riesgo funcional. Temor del consumidor a que el servicio bancario no proporcione las ventajas enumeradas en la web,
o lo haga bajo condiciones (costes, plazos, etc.) distintas a las
contratadas. El riesgo funcional está vinculado al conocimiento y
habilidades del consumidor sobre los productos bancarios (Litter y
Melanthiou, 2006). En este sentido, Gerrard y Cunningham (2003)
ponen de manifiesto que una razón importante para no usar servicios bancarios online es la falta de experiencia sobre los mismos.
2.3.1.4. Riesgo de pérdida de tiempo. Pérdida asociada al tiempo
invertido innecesariamente en conocer cómo operar en una web
bancaria determinada, el período de espera para recibir la respuesta
ante una consulta realizada o el tiempo requerido hasta completar
los trámites de una determinada operación bancaria (Lee, 2009;
Litter y Melanthiou, 2006).
2.3.1.5. Riesgo social. Posibilidad de que una mala elección del individuo pueda significar una embarazosa situación social o pueda
afectar a la opinión de sus grupos o personas de referencia
(Cunningham, 1967; Jacoby y Kaplan, 1972; Stone y Grønhaug,
1993). Como la aceptación social del consumidor puede verse afectada por las percepciones negativas de sus amigos, conocidos y
familiares sobre el uso de los servicios bancarios online (Litter y
Melanthiou, 2006), la actitud desfavorable de los mismos puede
convertirse en una barrera hacia el uso de la banca online.
2.3.2. Riesgo percibido y lealtad
En el contexto de la banca online las diferentes dimensiones del
riesgo percibido han sido identificadas como factores con influencia significativa y negativa de cara a la predisposición por parte de
los consumidores a su uso (Gerrard y Cunningham, 2003; Hewer y
Howcroft, 1999; Polatoglu y Etkin, 2001). Los estudios de Ho y Ng
(1994) y Lockett y Littler (1997) constatan que el uso de servicios
bancarios online conlleva asociado un mayor nivel de riesgo que
el de los servicios bancarios tradicionales. Los consumidores perciben el uso de la banca online como una decision arriesgada porque
los servicios vinculados a una tecnología emiten estímulos ambiguos y poco familiares (Davidow, 1986). En consecuencia, cuando
los consumidores deciden usar los servicios bancarios online, están
expuestos a una situación de incertidumbre sobre la disponibilidad,
compatibilidad y correcto funcionamiento de los canales de banca
electrónica (Sarin et al., 2003).
Las distintas dimensiones del riesgo percibido, están especialmente presentes en la banca online, donde al riesgo intrínseco a
cualquier operación financiera, esto es, la responsabilidad de elegir
entre un amplio abanico de alternativas buscando la mayor rentabilidad, se une la necesidad de proporcionar información personal
y financiera susceptible de ser interceptada y utilizada malintencionadamente o los costes potenciales de tiempo derivados de la
falta de experiencia con la tecnología. Entendiendo pues el riesgo
percibido como un constructo multidimensional, en el contexto de
uso de los servicios bancarios online, la aversión al riesgo hace que
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aquellas entidades cuyos espacios web consigan generar un menor
riesgo percibido de compra, sean candidatos a ser elegidos de nuevo
en el futuro como plataformas en las que realizar transacciones bancarias online, mientras que lo contrario ha de ocurrir con aquellos
servicios online mal diseñados en términos de usabilidad o en los
que el usuario no aprecie suficientes indicadores de garantía de
seguridad, como certificaciones externas o url tipo http.
Por lo tanto, si como hemos indicado, el riesgo percibido se ha
demostrado como un elemento inhibidor del uso de un servicio o de
la compra de un producto, tanto más ha de serlo de un uso repetido
y continuado del mismo, esto es, ha de afectar negativamente a su
lealtad.
Por lo anteriormente expuesto, se plantea la siguiente hipótesis
de estudio:
H4. El riesgo percibido influye negativamente en la lealtad hacia
los servicios bancarios online.
2.4. Confianza
2.4.1. Dimensiones de la confianza
La confianza ha sido definida desde diversas perspectivas. En el
ámbito del marketing relacional hay un acuerdo bastante generalizado en concebir la confianza como la creencia de una parte (el
consumidor) en la integridad y buena fe de la otra parte del intercambio (la empresa) y la consiguiente disposición a fiarse de ella
(Morgan y Hunt, 1994). En el contexto de los entornos virtuales,
Jarvenpaa et al. (2000) definen la confianza en el vendedor online
como la expectativa de una de las partes acerca de los motivos y
comportamientos de la otra parte.
La mayoría de investigaciones centradas en los entornos físicos
de compra, consideran la confianza como un constructo de carácter multidimensional formado por las dimensiones de honestidad,
benevolencia y competencia (Doney y Cannon, 1997; Fernández y
Martín, 2006; Ganesan, 1994; San Martín, 2006).
La honestidad hace referencia a la creencia en que la otra parte
asumirá sus compromisos y sus obligaciones. Se cree, por tanto, en
la sinceridad y el cumplimiento de las promesas del socio (Doney y
Cannon, 1997). La benevolencia es la creencia en que la otra parte
está interesada en conseguir beneficios conjuntos y no iniciará
actuaciones que pudieran dañar la relación (San Martín et al., 2004).
La competencia alude a la apreciación en la empresa de unos conocimientos técnicos y una experiencia y pericia profesionales que le
confieren un dominio en su campo de actividad y la ponen en condiciones de hacer bien su trabajo y ofrecer un producto o servicio
con la calidad prometida (Bhattacherjee, 2002; Pavlou, 2003; Roy
et al., 2001; Suh y Han, 2003). En este sentido, ofrecer al cliente un
servicio rápido y sin errores o ser capaces de recomendarle el producto bancario que más se adapte a sus necesidades, son aspectos
que contribuyen al éxito de la relación comercial entidad-cliente.
2.4.2. Confianza y actitud
La confianza también interactúa con las actitudes del conumidor
hacia el uso de Internet como canal de compra. Los estudios de
George (2002) y Wu y Chen (2005) sugieren que la actitud es una
variable mediadora de la influencia de la confianza en la intención
de uso. Pavlou y Fygenson (2006) sostienen que la confianza influye
de forma directa en la actitud debido a la formación de expectativas.
Asimismo, Mcknight et al. (1998) defiende que la confianza es una
creencia que afecta a la actitud, que a su vez influye en la intención
de contratar a un determinado proveedor de servicio. En el marco
concreto de la banca online, Suh y Han (2002) evidencian que la
confianza es uno de los principales predictores de la actitud hacia
el uso de servicios bancarios. De este modo, planteamos la siguiente
hipótesis:
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H5. La confianza en la web bancaria influye positivamente en la
actitud hacia el uso de los servicios bancarios online.
2.4.3. Confianza y riesgo percibido
La confianza ha demostrado ser un aspecto crítico en un entorno
de incertidumbre y riesgo (Mayer et al., 1995) y, como apuntan
Grabner-Kräuter y Kaluscha (2003), las transacciones online tienen lugar en un entorno de riesgo en el que el anonimato, la falta
de control y el oportunismo potencial siempre están involucrados. En el contexto de los servicios bancarios online, los individuos
temen proporcionar información personal y financiera o contratar un producto bancario cuyas características no puedan evaluar
correctamente a través de la web.
La confianza funciona como un mecanismo de reducción del
riesgo percibido de compra del consumidor debido a su efecto sobre
distintos aspectos, como la reducción del número de alternativas a
escoger (Kumar, 1996), la mejora en la resolución de los conflictos
(Hakansson y Sharma, 1996) o la disminución en la necesidad de
mecanismos de control (Achrol, 1997). Investigaciones centradas
en el ámbito de la banca online, también muestran que la confianza
reduce el riesgo percibido (Suh y Han, 2002). Yousafzai et al. (2003)
concluyen que la confianza en una entidad bancaria reduce la incertidumbre asociada a cada una de las transacciones del consumidor,
así como la percepción de que el banco lleve a cabo una actuación
oportunista. Cuando el consumidor confía en una entidad, asume
que ésta actuará como se espera, reduciéndose así el riesgo percibido de la transacción. Por todo ello, se plantea la siguiente hipótesis
de estudio:
H6. Cuanto mayor sea la confianza en la web bancaria, menor será
el riesgo percibido por el consumidor.
2.4.4. Confianza y lealtad
Investigaciones previas (Garbarino y Johnson, 1998; Morgan y
Hunt, 1994; Singh y Sirdeshmukh, 2000) sostienen que la confianza
es un antecedente de la lealtad, que preserva las inversiones relacionales establecidas en las relaciones de intercambio, incrementa
Seguridad
Funcional
Honestidad
la resistencia ante ofertas alternativas a corto plazo y contribuye a
mantener la creencia de que las partes no actúan impulsadas por el
oportunismo.
La lealtad en los entornos físicos puede explicarse debido a que
los consumidores desarrollan estrategias de reducción de riesgo
y, en consecuencia, prefieren mantenerse leales hacia un establecimiento en el que pudieron confiar en el pasado, que incrementar su
riesgo percibido con nuevas alternativas (Assael, 1992). Otros estudios centrados en el comercio electrónico (Flavián y Guinaliu, 2006,
2007; Flavián et al., 2004, 2006; Lee et al., 2000) ponen de manifiesto que la lealtad del individuo hacia un establecimiento virtual
está relacionada con sus niveles de confianza. La confianza no afecta
únicamente a la intención de compra, sino también al componente
afectivo del comportamiento de compra (preferencia, coste y frecuencia de visitas etc.) y, por tanto, a la rentabilidad de cada cliente.
En el contexto específico de la banca online, en el estudio de Floh
y Treiblmaier (2006) realizado con una muestra de 2.075 clientes
de un banco australiano online, también se evidencia la influencia
directa y positiva de la confianza del cliente en una entidad online
determinada, en la lealtad hacia la misma.
Por consiguiente, planteamos la siguiente hipótesis de estudio:
H7. La confianza en la banca online, influye positivamente en la
lealtad hacia el uso de servicios bancarios online.
Las hipótesis planteadas conforman un modelo (fig. 1), que permite analizar la influencia del riesgo percibido, la confianza en una
web bancaria determinada y las variables de la TCP (actitud, norma
subjetiva y control percibido) en la lealtad hacia el uso de los servicios bancarios online.
2.4.5. Evaluación del efecto moderador de la experiencia del
usuario
El análisis del efecto que una mayor experiencia del usuario en
el uso de Internet para operaciones bancarias pueda tener sobre
las relaciones planteadas en nuestro modelo es bastante escaso en
la literatura y obliga a abordarlo con las debidas precauciones. Sin
Social
Tiempo
Riesgo
H6
Benevolencia
Privacidad
Confianza
H4
H2
H5
Competencia
Lealtad
H7
Actitud
H3
H1
Control
percibido
Norma
subjetiva
Fuente: Elaboración propia
Figura 1. Modelo teórico propuesto. Fuente: elaboración propia.
31
J. Aldás Manzano et al / Cuadernos de Economía y Dirección de la Empresa 14 (2011) 26–39
embargo, existen argumentos que apoyan la relevancia de evaluar
sus efectos. Así, cuanto más tiempo hace que un usuario utiliza los
servicios e Internet con su banco, más probable es que haya constatado la efectividad de las medidas de seguridad de la página y,
por lo tanto, el efecto del riesgo sobre la lealtad debería ser menos
intenso. Para un usuario ocasional, las expectativas del riesgo de
uso tienen una base experiencial mucho menos sólida que para un
usuario frecuente y, por lo tanto, la percepción de riesgo debería
deteriorar más su intención de ser leal. No se trata sólo de la cantidad de riesgo percibido sino de la ‘calidad’ de las expectativas de
riesgo.
En cuanto a la influencia de la confianza sobre la lealtad, la
necesidad de confiar radica en la incertidumbre respecto al comportamiento de la contraparte. Como señalan Wicks et al. (1999)
confianza e información son mecanismos alternativos para reducir
la incertidumbre. Nuestra opinión es que cuanto más información
tenga un usuario fruto de la experiencia más dilatada en su relación a través de Internet con el banco, menos relevante debería
ser la necesidad de confiar para ser leal, dado que la incertidumbre respecto al comportamiento del banco se reduce fruto de la
experiencia.
En el núcleo del modelo propuesto está el hecho de que es necesaria una actitud favorable para que el consumidor tenga intención
de mantener la relación con el banco a través de Internet y, por
ende, ser leal. Sin embargo, la mayoría de bancos incorporan a sus
sistemas online programas de fidelización basados en la frecuencia
de uso de los servicios, normalmente basados en puntos por operaciones realizadas redimibles por regalos. Cuanto más tiempo lleve
un usuario utilizando la banca online, más beneficios habrá acumulado en su sistema de recompensas, por lo que esta variable puede
convertirse en una barrera de salida para el individuo (Lee et al.,
2001), disminuyendo la influencia que la actitud ejercería sobre la
lealtad. Usuarios con más experiencia, y por ello, más beneficios
acumulados, podrían ver reducido el efecto de una actitud negativa sobre la lealtad por el mero hecho de los costes de abandono
que el programa de fidelización les supone. Cabría esperar, pues, un
menor efecto de la actitud sobre la lealtad en individuos con mayor
tiempo de relación.
Estos argumentos refuerzan el interés de evaluar cuál podría
ser el efecto moderador de la duración de la relación sobre las relaciones planteadas en nuestro modelo. Por ello planteamos, en esta
línea, la siguiente hipótesis:
H8. El efecto sobre la lealtad del riesgo, la actitud, la confianza,
el control percibido y la norma subjetiva, estará moderado por la
experiencia del consumidor como usuario del servicio de banca
por Internet.
3. Metodología
3.1. Descripción de la muestra y medición de las variables
Los datos objeto de análisis proceden de un estudio de mercado
llevado a cabo en España durante el mes de julio de 2007. La investigación ha sido realizada utilizando una muestra de 511 internautas
usuarios de banca online mayores de 16 años. El método de recogida de información ha sido la encuesta online a través de un panel
de consumidores. El cuestionario fue pretestado con una muestra
de 20 consumidores con más de un año de experiencia en el uso
de la banca online. Inicialmente, se contactó con 2.025 usuarios de
banca online; 759 panelistas accedieron a participar en la investigación. De los cuestionarios recogidos, tras realizar un proceso
de depuración para eliminar aquellos que estaban incompletos o
presentaban inconsistencias en las respuestas, se obtuvieron 511
(67,3%) cuestionarios válidos. El procedimiento de elección de la
Tabla 1
Perfil de la muestra
Características
% (N = 51)
Género
Varón
Mujer
61,6
38,4
Educación
Primaria
Secundaria
Universitaria
4,9
32,7
62,4
Edad
16-24
25-34
35-44
45-54
55-64
65+
9,5
35,0
30,9
16,5
6,5
1,6
Intensidad de uso de la banca online
Operaciones bancarias realizadas en sucursales físicas
Operaciones bancarias realizadas a través de webs bancarias
40,2
59,8
Operaciones bancarias realizadas online
Consulta de saldo/extracto de cuenta
Transferencia
Pago de recibos
Pago de impuestos
Contratación de productos financieros (Planes de pensiones,
fondos de inversión, etc.)
Consulta de datos bursátiles
Compra/venta de valores
6,0a
5,2a
5,1a
4,2a
3,3a
2,9a
2,1a
Fuente: elaboración propia.
a
Medias en una escala en la que: 1 = operación nunca realizada; 7 = operación
realizada con mucha frecuencia.
muestra ha sido no probabilístico. En concreto se ha realizado un
muestreo por cuotas de género y edad a partir de la caracterización
de los usuarios de banca online que periódicamente realiza el Instituto Nacional de estadística (INE, 2007). Las preguntas siempre
iban referidas a la entidad principal del usuario, es decir, aquella
con la que más operaciones realizaran tanto online como en oficina
física.
El perfil de la muestra se describe en la tabla 1. Del total de la
muestra, un 61,6% son hombres y un 38,4% mujeres. Un amplio porcentaje de los entrevistados pertenece al segmento de edad entre
25 y 34 años (35%) y 35-44 años (30,9%) y la mayoría poseen estudios universitarios (62,4%). Si analizamos la intensidad de uso de los
servicios bancarios online, tal y como se planteaba en la introducción, se constata que a pesar de que los entrevistados realizan casi
el 60% de sus operaciones bancarias a través de web bancarias, las
operaciones bancarias realizadas con mayor frecuencia son aquellas que implican reducidos niveles de riesgo como la comprobación
de saldos, las transferencias y los pagos de recibos.
En la tabla 2, se describe cómo se ha realizado la medición de las
variables utilizadas en la presente investigación. Todas las variables han sido medidas con escalas tipo Likert de 7 puntos, desde
1 «totalmente en desacuerdo» hasta 7 «totalmente de acuerdo» y
adaptadas de investigaciones previas.
Tal y como se muestra en la figura 1, se ha optado por una configuración formativa para modelizar la relación entre el constructo
riesgo y sus dimensiones, a diferencia de otros estudios que abordan
la medición del riesgo como un constructo reflectivo (e.g. González
et al., 2006). Como señalan Diamantopoulos et al. (2008), un configuración inadecuada de un constructo formativo como reflectivo
provoca sesgo en la estimación de los parámetros, normalmente
aceptando como significativas relaciones que no lo son y errores
en la validación del instrumento de medida, al eliminar indicadores aplicando criterios de fiabilidad y validez de contenido que no
son aplicables a un constructo formativo. Pese a la gravedad de
una inadecuada conceptuación, autores como Jarvis et al. (2003),
32
Tabla 2
Escalas de medida
Constructo
Dimensiones
Riesgo percibido cuando utiliza los
servicios de la banca online
Seguridad
Privacidad
Social
Funcional
Global
Fuente
Adaptado de Cheung
y Lee (2001); Flavián y
Guinaliu (2006); Janda
et al. (2002); Litter y
Melanthiou (2006)
NS3
NS4
La gente cuyas opiniones valoro aprueba que utilice Internet para realizar operaciones bancarias
La mayoría de personas a las que tengo en cuenta piensan que debo utilizar Internet para realizar
operaciones bancarias
Se espera de mí que utilice Internet para realizar operaciones bancarias
Las personas cercanas a mí están de acuerdo con que utilice Internet para realizar operaciones bancarias
Adaptado de Taylor y
Todd (1995);
Bhattacherjee (2002)
y George (2004)
CP1
CP2
CP3
Utilizar Internet para realizar operaciones bancarias es algo que tengo controlado
Tengo el conocimiento y la habilidad para utilizar Internet para realizar operaciones bancarias
Soy capaz de utilizar internet para realizar operaciones bancarias
Adaptado de Taylor y
Todd (1995);
Bhattacherjee (2002)
y George (2004)
HON1
HON2
HON3
HON4
HON5
BEN1
BEN2
BEN3
BEN4
BEN5
BEN6
COM1
COM2
COM3
COM4
Adaptado de Doney y
Cannon (1997); Kumar
et al. (1995); Roy et al.
(2001) y Siguaw et al.
(1998)
TMPS3
FUNC1
FUNC2
RGL1
RGL2
NS1
NS2
Norma subjetiva
Control percibido
Actitud hacia la banca
online
Utilizar servicios
bancarios online
ACT1
ACT2
ACT3
ACT4
Creo que esta web suele cumplir los compromisos que asumen
Creo que la información que ofrece es veraz y honesta
Creo que puedo fiarme de las condiciones que ofrece
Nunca realiza falsas afirmaciones
Se caracteriza por su transparencia al ofrecer sus servicios al usuario
Creo que los consejos y recomendaciones que ofrece al usuario buscan un beneficio mutuo
Creo que se preocupa por los intereses/beneficios presentes y futuros de sus usuarios
Creo que tiene en cuenta las repercusiones que sus acciones pueden tener sobre sus usuarios
Creo que no haría nada que pudiera perjudicar a sus usuarios de forma intencionada
Creo que al diseñar su oferta comercial tiene en cuenta los deseos y necesidades de los usuarios
Creo que atiende las necesidades de sus usuarios
Creo que tiene la capacidad necesaria para realizar su trabajo
Creo que tiene suficiente experiencia en la comercialización de los productos/servicios que ofrecen
Creo que tiene los recursos necesarios para realizar con éxito sus actividades
Creo que conoce suficientemente a los usuarios como para ofrecerles productos/servicios adaptados a sus
necesidades
Es una idea que me gusta
Es una idea inteligente
Es una buena idea
Me parece una experiencia positiva
Lealtad
LEA1
LEA2
LEA3
LEA4
LEA5
Intento utilizar cada vez más la banca online para realizar operaciones bancarias
Cuando necesito utilizar servicios bancarios, la banca online es mi primera opción
Hago comentarios positivos del uso de servicios bancarios online a otras personas
Recomiendo el uso de la banca online a cualquiera que me pida consejo
Animo a amigos y familiares a que utilicen los servicios de la banca online
Confianza con relación
a la web bancaria que
usa habitualmente
Honestidad
Benevolencia
Competencia
Adaptado de
Bhattarcherjee (2001);
George (2004); Taylor y
Todd (1995)
Zeithaml et al. (1996)
J. Aldás Manzano et al / Cuadernos de Economía y Dirección de la Empresa 14 (2011) 26–39
Pérdida
de
tiempo
Descripción
Me preocupa dar el número de mi tarjeta de crédito o clave de acceso
Considero que hay grandes posibilidades de que delincuentes (hackers) accedan a mi cuenta
Existen muchas posibilidades de que mi información personal sea cedida a otras empresas
Se incrementan las probabilidades de recibir correos electrónicos no deseados
Pongo en peligro mi privacidad por la utilización indebida de mi información personal
Empeora la imagen que mis amigos o familiares tienen de mí
Algunas personas cuya opinión valoro piensan que no actúo correctamente
Mis amigos o familiares piensan que soy imprudente
Hay muchas probabilidades de perder el tiempo seleccionando la operación bancaria que necesito
Me preocupa esperar demasiado tiempo hasta que la operación bancaria tenga efecto, tener que perder
tiempo en trámites adicionales, etc.
Me preocupa perder demasiado tiempo realizando la operación bancaria
Resulta muy difícil juzgar con seguridad las características del producto/servicio financiero adquirido o de
la operación bancaria realizada
Me preocupa que la operación bancaria no proporcione las ventajas financieras que se enumeran en la red
Desconfío de las web bancarias
Hay grandes posibilidades de que la operación bancaria no cubra mis expectativas
SEG1
SEG2
PRIV1
PRIV2
PRIV3
SOC1
SOC2
SOC3
TMP1
TMP2
33
J. Aldás Manzano et al / Cuadernos de Economía y Dirección de la Empresa 14 (2011) 26–39
demuestran que casi un tercio de los trabajos publicados en las
revistas más importantes de marketing y casi dos tercios en las de
management (Podsakoff et al., 2006) configuran de una manera inadecuadamente reflectiva algunos de los constructos implicados en
sus modelos.
Desde una configuración reflectiva del riesgo, cabe esperar elevadas correlaciones entre los ítems que lo conforman debido a que
comparten una causa común, la variable latente. Sin embargo, en
el caso del riesgo percibido no se esperan estas correlaciones. Así,
por ejemplo, la preocupación de un consumidor por si los datos
enviados al operar con una web bancaria son interceptados por una
tercera parte de forma fraudulenta (riesgo de seguridad), no tiene
por qué guardar relación con su percepción de que pierde excesivo
tiempo al realizar la operación bancaria en Internet (riesgo de pérdida de tiempo). La ausencia de correlaciones significativas entre
las dimensiones que componen el riesgo es una característica de
los constructos formativos (Jarvis et al., 2003). Para estar seguro de
que esta parte del modelo está identificada, se han incorporado dos
indicadores reflectivos de la medición del riesgo global (tabla 2),
configurando un modelo MIMIC (Brown, 2006; Diamantopoulos y
Winklhofer, 2001).
3.2. Validación del instrumento de medida
En el proceso de validación del instrumento de medida se ha
tenido en cuenta que los constructos de confianza y riesgo son
constructos de segundo orden y que el riesgo está relacionado de
manera formativa con sus respectivas dimensiones. Se llevó a cabo
un análisis factorial confirmatorio (CFA) sobre todos los ítems de
los constructos confianza, actitud, control percibido y norma subjetiva, manteniendo en el mismo la confianza como constructo
de segundo orden. El CFA se estimó con EQS 6.1 (Bentler, 1995)
mediante maxima verosimilitud. No se incluyó el índice global
de riesgo percibido, dado que al ser un constructo formativo «los
indicadores de consistencia interna y fiabilidad no son criterio razonable para evaluar la adecuación de las medidas en un constructo
formativo» (Jarvis et al., 2003; p. 202). Sin embargo, como la relación de cada una de las dimensiones de riesgo con sus indicadores,
sí que es reflectiva, éstas se incorporaron al CFA con el fin de evaluar
posibles problemas de validez discriminante con otros constructos
o de validez convergente de los indicadores con las dimensiones.
El análisis de las variables implicadas en el CFA mostró evidencia
de distribuciones no normales (estimación normalizada del test de
Tabla 3
Fiabilidad y validez convergente del modelo de medida
Factor
Indicador
Carga factorial
Valor t robusto
Promedio cargas
Alpha de Cronbach
Norma subjetiva
NS1
NS2
NS3
NS4
CP1
CP2
CP3
ACT1
ACT2
ACT3
ACT4
LEA1
LEA2
LEA3
LEA4
LEA5
SEG1
SEG2
PRIV1
PRIV2
PRIV3
SOC1
SOC2
SOC3
TMP1
TMP2
TMP3
FUNC1
FUNC2
HON1
HON2
HON3
BEN1
BEN2
BEN3
BEN4
BEN5
BEN6
COM1
COM2
COM3
HON
BEN
COM
0,76**
0,87**
0,72**
0,82**
0,87**
0,95**
0,89**
0,89**
0,91**
0,92**
0,82**
0,69**
0,72**
0,90**
0,95**
0,91**
0,73**
0,92**
0,85**
0,86**
0,93**
0,85**
0,90**
0,84**
0,85**
0,90**
0,84**
0,67**
0,86**
0,87*
0,94**
0,92**
0,80*
0,87**
0,87**
0,81**
0,82**
0,85**
0,90*
0,90**
0,89**
0,94**
0,83**
0,86**
18,38
23,02
17,58
22,32
22,26
26,23
20,43
22,83
22,36
21,26
21,24
16,05
17,17
24,61
27,77
26,05
17,37
23,17
26,60
27,14
31,62
20,00
24,72
24,90
26,00
27,09
25,66
14,18
21,27
−
22,95
23,14
−
25,12
22,26
20,28
17,54
19,12
−
25,65
24,47
18,94
16,59
18,72
0,79
0,86
0,87
0,63
0,90
0,93
0,93
0,82
0,88
0,93
0,94
0,78
0,77
0,93
0,92
0,71
0,82
0,80
0,81
0,68
0,88
0,91
0,91
0,77
0,86
0,89
0,90
0,74
0,86
0,90
0,90
0,74
0,77
0,73
0,75
0,60
0,91
0,94
0,94
0,83
0,84
0,93
0,93
0,70
0,89
0,92
0,92
0,80
0,88
0,91
0,91
0,77
Control percibido
Actitud
Lealtad
Riesgo seguridad
Riesgo privacidad
Riesgo social
Riesgo tiempo
Riesgo funcional
Honestidad
Benevolencia
Competencia
Confianza 2.◦ orden
S-B 2 (df = 730) = 1280,20 (p < 0,01); NFI = 0,911; NNFI = 0,954; CFI = 0,959; IFI = 0,960; RMSEA = 0,039 [0,035; 0,042].
AVE: varianza extraída promedio.
Fuente: elaboración propia.
*Parámetro fijado a 1 a efectos de identificación del factor de segundo orden; **p < ,01.
Fiabilidad compuesta
AVE
34
J. Aldás Manzano et al / Cuadernos de Economía y Dirección de la Empresa 14 (2011) 26–39
Tabla 4
Validez discriminante
1. Norma subj.
2. Contr. perc.
3. Actitud
4. R. segurid.
5. R. privacid.
6. R. social
7. R. tiempo
8. R. func.
9. Confianza
10. Lealtad
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0,63
[0,39; 0,56]
[0,40; 0,56]
[−0,16; 0,08]
[−0,19; 0,04]
[−0,10; 0,11]
[−0,14; 0,09]
[−0,08; 0,17]
[0,34; 0,53]
[0,38; 0,55]
0,22
0,82
[0,63; 0,76]
[−0,23; 0,01]
[−0,33; −0,13]
[−0,42; −0,22]
[−0,38; −0,18]
[−0,26; −0,03]
[0,51; 0,67]
[0,56; 0,70]
0,23
0,48
0,78
[−0,12; 0,12]
[−0,27; −0,05]
[−0,35; −0,15]
[−0,31; −0,11]
[−0,20; 0,03]
[0,67; 0,80]
[0,67; 0,78]
0,00
0,01
0,00
0,68
[0,49; 0,67]
[0,17; 0,35]
[0,25; 0,44]
[0,47; 0,65]
[−0,12; 0,13]
[−0,28; −0,05]
0,01
0,05
0,03
0,33
0,77
[0,24; 0,41]
[0,45; 0,62]
[0,53; 0,70]
[−0,36; −0,14]
[−0,36; −0,15]
0,00
0,10
0,06
0,07
0,11
0,74
[0,58; 0,74]
[0,32; 0,51]
[−0,23; −0,03]
[−0,26; −0,08]
0,00
0,08
0,04
0,12
0,29
0,43
0,74
[0,49; 0,69]
[−0,34; −0,13]
[−0,30; −0,10]
0,00
0,02
0,01
0,32
0,38
0,17
0,35
0,60
[−0,27; −0,01]
[−0,27; −0,05]
0,19
0,35
0,54
0,00
0,06
0,02
0,06
0,02
0,77
[0,60; 0,75]
0,21
0,40
0,52
0,03
0,07
0,03
0,04
0,03
0,45
0,71
En la diagonal aparece la AVE. Sobre la diagonal la varianza compartida (correlaciones al cuadrado). Bajo la diagonal el intervalo de confianza al 95% para la estimación de la
correlación entre los factores.
N = 511.
Fuente: elaboración propia.
Mardia = 107,82), por lo que se corrigieron los estadísticos en lugar
de optar por un método alternativo de estimación (Chou et al., 1991;
Hu et al., 1992). Por lo tanto, se utilizaron los estadísticos robustos
a problemas de normalidad, tanto para evaluar la significatividad
de las cargas, como el ajuste global (Satorra y Bentler, 1988).
Como se aprecia en la tabla 3, el instrumento de medida no
parece mostrar problemas de fiabilidad, pues todos los ␣ de Cronbach son superiores al valor recomendado de 0,7 (Churchill, 1979),
el índice de fiabilidad compuesta es superior para todos los factores
al valor recomendado de 0,7 (Fornell y Larcker, 1981) y la varianza
extraída es superior a 0,5 (Fornell y Larcker, 1981).
Para garantizar la validez convergente no fue necesario eliminar
ningún ítem cuyas cargas factoriales, siendo significativas, fueran
inferiores a 0,6 (Bagozzi y Yi, 1988). El test de los multiplicadores de Lagrange, sí que sugirió relaciones significativas sobre un
factor distinto a aquel del que eran indicadores (Hatcher, 1994)
para tres ítems, dos de honestidad y uno de competencia, que
fueron suprimidos. Tampoco se aprecia evidencia de problemas
graves de validez discriminante puesto que, como se observa en la
tabla 4, (a) ningún intervalo de confianza en la estimación de la
correlación entre cada par de factores incluye el valor 1 (Anderson
y Gerbing, 1988) y (b) la varianza promedio extraída para cada factor no es superior al cuadrado de la correlación entre cada par de
factores (Fornell y Larcker, 1981). El ajuste del modelo es razonable S-B 2 (df = 730) = 1280,20 (p < 0,01); NFI = 0,911; NNFI = 0,954;
CFI = 0,959; IFI = 0,960; RMSEA = 0,039 [0,035; 0,042].
Para evaluar el efecto moderador de la experiencia del usuario, la muestra se subdividió en dos grupos atendiendo a que el
usuario llevara más o menos de tres años utilizando los servicios
de la banca online. Este punto de corte aseguraba que ninguna de
las dos submuestras tenía un tamaño muestral demasiado reducido para poder estimar el modelo propuesto en ellas. Tras la
contrastación de la invarianza parcial del instrumento de medida
(Byrne et al., 1989), se siguieron los dos pasos recomendados por
Jaccard y Wan (1996). En primer lugar, se realizó una estimación
multimuestra sin imponer restricciones, de la que se derivó la estimación de los coeficientes de la parte estructural del modelo, así
como el ajuste del mismo. En segundo lugar, se impuso la restricción de que los coeficientes de regresión eran iguales en cada una
de las dos submuestras. El ajuste global del modelo multimuestra es razonable S-B 2 (df = 1626) = 2360,27 (p < 0,01); NFI = 0,85;
NNFI = 0,94; CFI = 0,95; IFI = 0,95 RMSEA = 0,042 [0,039; 0,043].
4. Resultados y discusión
El modelo conceptual (tabla 5) se estimó mediante el
procedimiento de máxima verosimilitud, con obtención de
estadísticos robustos a problemas de normalidad (Satorra y
Bentler, 1988), obteniéndose un buen ajuste del mismo: S-B 2
(df = 813) = 1446,28 (p < 0,01); NFI = 0,90; NNFI = 0,95; CFI = 0,96;
IFI = 0,96 RMSEA = 0,039 [0,036; 0,043].
Si nos centramos en las variables de la TCP, los resultados obtenidos ponen de manifiesto que, aunque con distinta intensidad,
tanto la actitud (H2:  = 0,368; p < 0,01), como el control percibido (H3:  = 0,145; p < 0,05) y la norma subjetiva (H1:  = 0,105;
p < 0,05), ejercen una influencia significativa sobre la lealtad. La
mayor influencia relativa de la actitud en el uso de los servicios
bancarios online es consistente con los resultados de estudios previos realizados en mercados con distintas tasas de penetración de
la banca online, que ponen de manifiesto que la actitud es uno de los
principales precursores de las intenciones actuales y futuras (lealtad) de uso de los servicios bancarios online (Bhattacherjee, 2000;
Lau et al., 2001; Shih y Fang, 2004).
Tabla 5
Contraste de hipótesis
Hipótesis
Relación
Coeficiente estandarizado
Estadístico t robusto
H1
H2
H3
H4
H5
H6
H7
Norma subjetiva → Lealtad
Actitud → Lealtad
Control percibido → Lealtad
Riesgo percibido global → Lealtad
Confianza → Actitud
Confianza → Riesgo percibido global
Confianza → Lealtad
Riesgo seguridad → Riesgo percibido global
Riesgo privacidad → Riesgo percibido global
Riesgo social → Riesgo percibido global
Riesgo de tiempo → Riesgo percibido global
Riesgo funcional → Riesgo percibido global
0,105*
0,368**
0,145**
−0,127**
0,489**
−0,113**
0,247**
0,600**
0,083
0,177**
0,032
0,304**
2,52
5,66
2,45
−3,85
8,40
−3,17
3,28
7,90
1,50
3,78
0,44
2,96
S-B 2 (df = 813) = 1446,28 (p < 0,01); NFI = 0,90; NNFI = 0,95; CFI = 0,96; IFI = 0,96 RMSEA = 0,039 [0,036; 0,043].
*p < 0,05; **p < 0,01.
Fuente: elaboración propia.
35
J. Aldás Manzano et al / Cuadernos de Economía y Dirección de la Empresa 14 (2011) 26–39
Tabla 6
Evaluación del efecto moderador de la experiencia como usuario (hipótesis 8)
Hipótesis
Relación
Total muestraa
 estand.
H1
H2
H3
H4
H5
H6
H7
Norma subjetiva → Lealtad
Actitud → Lealtad
Control percibido → Lealtad
Riesgo percibido global → Lealtad
Confianza → Actitud
Confianza → Riesgo percibido global
Confianza → Lealtad
0,105*
0,368**
0,145*
−0,127**
0,489**
−0,113**
0,247**
t robusto
2,52
5,66
2,45
−3,85
8,40
−3,17
3,28
Modelo multimuestrab
Baja experiencia
Alta experiencia
 no est.
t robusto
 no est.
t robusto
0,132*
0,377**
0,108
−0,136**
0,593**
−0,139*
0,244*
2,18
4,31
1,16
−3,55
5,46
−2,14
2,23
0,073
0,270**
0,096*
−0,070*
0,526**
−0,086
0,233*
1,33
4,04
1,56
−2,17
7,27
−1,23
2,19
Dif 2 (df = 1)
p
0,524
0,895
0,010
1,574
0,240
0,368
0,004
0,469
0,344
0,921
0,210
0,624
0,544
0,952
a
S-B 2 (df = 813) = 1446,28 (p < 0,01); NFI = 0,90; NNFI = 0,95; CFI = 0,96; IFI = 0,96 RMSEA = 0,039 [0,036; 0,043].
S-B 2 (df = 1626) = 2360,27 (p < 0,01); NFI = 0,85; NNFI = 0,94; CFI = 0,95; IFI = 0,95 RMSEA = 0,042 [0,039; 0,043].
*p < 0,05; **p < 0,01.
b
La norma subjetiva ejerce una influencia significativa pero relativamente débil sobre la lealtad en el uso de los servicios bancarios
online. Investigaciones previas realizadas en el contexto de la banca
online, también han evidenciado una influencia no significativa o
muy débil de la norma subjetiva en la intención de uso (Lau et
al., 2001; Liao et al., 1999). Este resultado estaría indicando que,
dada la incertidumbre asociada a la aceptación y uso de los servicios electrónicos, los adoptantes destinan un esfuerzo mayor a
evaluar racionalmente un servicio con anterioridad a su uso. La lealtad deriva entonces más de la experiencia positiva de uso recogida
en la actitud, que de las opiniones de otros consumidores o del
entorno de referencia del individuo recogido en la norma subjetiva. El papel de esta variable queda relegado a un papel de refuerzo
positivo.
Algo similar se desprende también del efecto significativo, aunque mucho menor en intensidad que la actitud, que tiene el control
percibido. La lealtad es difícil de lograr si el uso de la tecnología es
percibido como tan complejo que el individuo no se siente que guía
el proceso de compra o consulta. Sin embargo el paso del tiempo
que implica un uso leal de una web bancaria, implica necesariamente un proceso de aprendizaje del diseño específico de la misma
y, de alguna forma, el rol del control percibido debe reducirse con
el transcurrir del tiempo.
Según los resultados obtenidos la confianza desempeña un
importante rol como impulsor de la lealtad hacia el uso de la banca
online, tanto directamente (H7:  = 0,247; p < 0,01), como a través
de la reducción del riesgo percibido (H6:  = −0,113; p < 0,01) y del
desarrollo de una actitud favorable hacia el canal (H5:  = 0,489;
p < 0,01). Así pues, la confianza es un mecanismo capaz de reducir
la complejidad de la toma de decisiones del consumidor en situaciones de elevada incertidumbre, como es el caso de las operaciones
bancarias online. Este resultado implica que todos los aspectos de
la interacción con los clientes actuales y potenciales deben ser cuidadosamente estudiados, ya que la confianza en el proveedor es
función de las percepciones de honestidad, benevolencia y competencia del mismo.
Dado que el constructo riesgo se ha incorporado al modelo
estructural de manera formativa, aunque no se plantee ninguna
hipótesis respecto a la relación del riesgo con sus indicadores,
resulta relevante ofrecer la información de qué indicadores ejercen una relación significativa y cuáles no. La razón fundamental
radica en que el concepto de riesgo que prima en el uso de servicios bancarios online será distinto en función de qué indicadores
sean significativos, y la hipótesis de influencia del riesgo sobre otras
variables se interpretará en función del constructo riesgo resultante
de la estimación. Así, el riesgo percibido de seguridad ( = 0,600;
p < 0,01) y funcional ( = 0,304; p < 0,01) desempeñan un papel más
relevante en la formación global del riesgo que el resto de dimensiones. Por otra parte, el riesgo de pérdida de tiempo no tiene una
influencia significativa, como tampoco lo tiene el de privacidad.
Investigaciones previas realizadas en mercados con distinto nivel
de implantación del comercio electrónico destacan que la seguridad
es uno de los principales desafíos a los que se tienen que enfrentar los bancos en la red (Lee et al., 2005; Pikkarainen et al., 2004).
Howcroft et al. (2007) además constatan que la mayoría de consumidores desconfian acerca de su capacidad para seleccionar el
producto que mejor se ajusta a sus necesidades y por este motivo
necesitan que las webs bancarias les proporcionen información
detallada sobre los mismos. La ausencia de una influencia significativa del riesgo de tiempo, implica que los consumidores tienen
claro que la banca online supone un uso más eficaz de su tiempo para
la mayoría de actuaciones que el desplazamiento a la oficina física.
El que el riego de privacidad no sea signficativo, implica una confianza en un uso responsable de las entidades respecto a sus datos
personales. Se puede temer que agentes externos puedan maliciosamente intentar un uso ilegal de la web (e.g. phishing o robo de
números de tarjeta como indicador de riesgo de seguridad), pero
no se espera que la entidad ceda indebidamente nuestros datos con
fines comerciales a otras empresas.
Evaluando de manera global el rol del riesgo en el modelo
propuesto, la tabla 5 evidencia que el riesgo percibido tiene una
influencia negativa en la lealtad hacia el uso de los servicios bancarios online (H4:  = −0,127; p < 0,01). Este resultado es coherente
con el de investigaciones previas que postulan que el riesgo percibido es un importante atributo que influye negativamente en el
proceso de decisión de compra del consumidor (Polatoglu y Etkin,
2001).
En cuanto a la evaluación del efecto moderador de la experiencia del usuario, (H8) el test de las diferencias entre las chi
cuadrado demuestra, que eliminar las restricciones de igualdad
entre los parámetros no mejora significativamente su ajuste, lo que
nos permite concluir que las diferencias entre los parámetros estimados en los dos subgrupos no son nunca significativas. Siguiendo
la recomendación de Jaccard y Wan (1996), la tabla 6 ofrece las
estimaciones no estandarizadas de los coeficientes.
5. Conclusiones
A pesar de la creciente penetración de Internet en el sector
bancario, los factores determinantes de la lealtad hacia el uso de
Internet para la realización de operaciones bancarias todavía no
han sido suficientemente analizados. Las características específicas de los servicios bancarios (intangibilidad, no estandarización
y complejidad) y los elevados niveles de incertidumbre y riesgo
percibido a los que se enfrentan los consumidores cuando utilizan
canales electrónicos, justifican la importancia de estudiar qué factores determinan la lealtad hacia el uso de los servicios bancarios
online.
36
J. Aldás Manzano et al / Cuadernos de Economía y Dirección de la Empresa 14 (2011) 26–39
El presente trabajo realiza, en nuestra opinión, tres contribuciones a la literatura. En primer lugar, presenta un modelo intregrador
de la TCP con las variables intrínsecas del consumidor riesgo y
confianza con mayor capacidad predictiva y comprensión de la
intensidad del uso de los servicios bancarios online que el análisis independiente de las variables del TPB. En segundo lugar,
realiza una revisión de las dimensiones del riesgo percibido en
el contexto de los servicios bancarios online, planteando la configuración de esta variable con carácter formativo en lugar de
reflectivo. Finalmente, contribuye a explicar la lealtad hacia el uso
de un tipo de servicio online concreto (los servicios bancarios) que
ha carecido de la atención debida desde el punto de vista de la
investigación.
La primera contribución académica que se desprende de esta
investigación es la necesidad de completar la influencia de las
variables de la TCP con las percepciones de riesgo y confianza
del consumidor, a la hora de explicar la lealtad hacia el uso de
Internet para realizar operaciones bancarias. Son varias las razones que apoyan esta consideración. Por una parte, los resultados
obtenidos evidencian que las variables del TPB únicamente explican parcialmente el uso de los servicios bancarios online, siendo el
rol de la norma subjetiva y el control percibido significativo pero
de baja intensidad. Tal y como apunta Murray (1991), en un contexto de usuarios de servicios, cuando los consumidores buscan
información que les permita reducir las consecuencias negativas
de la compra, confían principalmente en su experiencia personal.
Posiblemente, por este motivo, no se puede afirmar que la opinión
de las personas que influyen en el comportamiento de un individuo afecte de una manera intensa a la lealtad hacia el uso de los
canales electrónicos para la realización de operaciones bancarias
online.
Otra contribución de interés de este trabajo radica en la configuración del concepto de riesgo que subyace en el modelo analizado.
Mientras que la mayoría de estudios previos optan por un planteamiento reflectivo del concepto, en esta investigación se ha optado
por un planteamiento de carácter formativo, por cuanto se entiende
que no puede subyacer la misma causa a que, por ejemplo, al sujeto
le preocupe facilitar su tarjeta de crédito o a que tema perder excesivo tiempo realizando la operación bancaria, sino que el riesgo
acaba siendo la agregación de todas sus dimensiones. La consideración formativa del riesgo, permite evaluar la influencia de cada una
de sus dimensiones en el uso de los servicios bancarios online. Así,
los principales condicionantes del riesgo hacen referencia a que terceras partes no autorizadas accedan a la cuenta bancaria del cliente
con fines fraudulentos (riesgo de seguridad) y a que no sea posible juzgar las características de la operación bancaria a partir de la
información de la web (riesgo funcional).
5.1. Implicaciones de gestión
Las conclusiones obtenidas nos permiten plantear un conjunto
de implicaciones para la gestión de empresas.
En primer lugar, destaca el papel de la confianza como factor
reductor del riesgo, así como su influencia positiva en la actitud y
lealtad hacia el uso de servicios bancarios online, ya que pone de
manifiesto que la confianza debe ser considerada, además del control percibido y la norma subjetiva, en aquellos canales de compra
en los que la información personal puede ser manipulada.
La creación de confianza se ha revelado como un factor crucial
de cara a que los gestores de empresas puedan impulsar el uso
de los servicios bancarios online. Dado que la confianza es un constructo multidimensional formado por las dimensiones: honestidad,
benevolencia y competencia, la entidad bancaria que desee mejorar
los niveles de confianza de sus clientes, deberá tener en consideración las diferentes dimensiones que configuran la misma y que
influyen en la percepción que sus clientes tienen de su sitio web.
En primer lugar, el cumplimiento de los compromisos y promesas
realizadas, además de un principio ético y base relacional del negocio, contribuiría de acuerdo con nuestros resultados a incrementar
la honestidad percibida por los clientes. En segundo lugar, dado
que nuestros resultados indican que la benevolencia percibida es
un componente relevante de la confianza, la política de comunicación de la entidad deberá transmitir un mensaje de búsqueda del
beneficio mutuo y en los que se insita en que el interés del usuario está presente en la empresa. Algunas campañas recientes de las
obras sociales de las cajas, irían en el sentido de esta implicación.
En tercer lugar, y dado que la competencia percibida se ha demostrado en nuestro trabajo como componente esencial de la confianza,
hacer llegar al consumidor información respecto a la innovación en
productos y procesos, posición en ránkings de rentabilidad en la
gestión de fondos de inversión o resultados favorables en informes
externos de satisfacción del cliente, reforzarían este elemento de la
confianza.
La influencia del control percibido en la lealtad hacia la banca
online, sugiere que esta variable es un factor relevante que motiva
a la decisión de uso continuado del consumidor de los canales electrónicos, en lugar de las sucursales físicas para la realización de
sus operaciones bancarias. Las webs bancarias que son difíciles de
utilizar imponen una mayor barrera cognitiva al usuario que, evidentemente, se refleja en un menor control percibido asociado a su
uso. En este sentido, los bancos deberían tener en cuenta la influencia negativa en el uso de un diseño complejo y poco estructurado
de su web.
Dada la importancia del riesgo percibido en el uso de los servicios bancarios online, parece lógico plantearse qué elementos
pueden contribuir a su reducción o eliminación. En esta línea, los
gestores de las entidades bancarias deberían centrarse en incidir prioritariamente en las dimensiones más relevantes (seguridad
y funcional), dedicando una atención complementaria a aquellas
dimensiones con menor relevancia (social) o sin influencia significativa (riesgo de pérdida de tiempo o riesgo social). Con relación al
riesgo de seguridad, muchos bancos han incorporado tecnologías
de seguridad para la realización de las operaciones bancarias online
(certificados digitales, cortafuegos, protocolos de encriptación etc.).
En este sentido, un aspecto crítico es que el consumidor perciba un
elevado grado de seguridad al operar con una determinada web
bancaria. Por tanto, realizar acciones de comunicación informando
de los mecanismos de seguridad incorporados en la web u obtener
certificados de seguridad emitidos por terceros de confianza, son
estrategias que pueden reducir el riesgo percibido de seguridad del
cliente. Para reducir el riesgo funcional se puede proporcionar al
consumidor información detallada y actualizada sobre los distintos
productos y servicios ofrecidos en la web. En este sentido, disponer de simuladores en la web que permitan calcular el coste de un
determinado producto bancario en función de las necesidades del
cliente (plazos, período de carencia, capital inicial, etc.) también
puede reducir este tipo de riesgo
La no constatación de efecto moderador alguno de la experiencia
del usuario respecto a las relaciones hipotetizadas, puede indicar
que la asimilación de las características y ventajas de la banca online
se produce muy rápidamente en el usuario, haciendo que transcurrido muy poco tiempo desde que éste inicia la relación online
con su banco los efectos sobre la lealtad de las variables analizadas
sean estadísticamente equivalentes a los que tendrán transcurridos
los años. Este resultado tiene fuertes implicaciones para los gestores, puesto que la relación del cliente con el servicio online va a estar
fuertemente condicionado por sus primeras experiencias y va a ser
difícilmente reconducibles con el transcurrir del tiempo, haciendo
que, por ejemplo, las percepciones iniciales de riesgo vayan a condicionar la lealtad con una intensidad constante a lo largo de la
relación.
J. Aldás Manzano et al / Cuadernos de Economía y Dirección de la Empresa 14 (2011) 26–39
5.2. Limitaciones y líneas futuras de investigación
Finalmente, se enumeran las limitaciones del estudio, así como
nuevas líneas de investigación de interés futuro. En primer lugar,
en esta investigación se ha analizado de forma global la intensidad de uso de servicios bancarios online con distintos niveles de
riesgo percibido (por ejemplo, consulta de saldos bancarios versus
compra-venta de valores). Estudios previos (Howcroft et al., 2007)
han puesto de manifiesto la existencia de interacciones entre la
implicación con el producto bancario y su riesgo percibido, por lo
que se propone como línea futura analizar el efecto de esta variable,
aplicando el modelo a productos específicos con distinto nivel de
riesgo.
Otra limitación es la propia velocidad de los cambios en el área
objeto de estudio que restringe la validez de los resultados obtenidos en un momento determinado del tiempo, ya que el incremento
de la experiencia de los usuarios con las transacciones online, sin
duda afectará a su comportamiento. Este estudio se ha aplicado
utilizando una muestra de usuarios con experiencia en el servicio
considerado. Tal y como postulan Shih y Fang (2004) es necesario complementar las investigaciones para entender las diferencias
en la relación entre el control percibido y la decisión de uso entre
los consumidores con distintos niveles de experiencia. El punto de
corte planteado para subdividir la muestra en usuarios de alta y
baja experiencia, con el fin de evaluar el efecto moderador, tres
años, viene marcado por la necesidad de tener tamaños muestrales en los dos subgrupos que fueran razonables para el análisis
que se iba a realizar. En futuros trabajos deberíamos plantear un
diseño muestral que permitiera un punto de corte mucho más bajo
para clasificar a los usuarios como no experimentados, puesto que
es muy probable que la no significatividad de la moderación evaluada venga causada por que tres años es un nivel de experiencia
demasiado elevado para este colectivo.
Este estudio está restringido al uso de un servicio específico (servicios bancarios online). Por este motivo, se propone contrastar el
modelo con una muestra de compradores de otro tipo de servicios con distinto nivel de penetración de Internet y comparar los
resultados obtenidos.
Otra limitación del estudio es que la muestra puede haber sido
heterogénea fruto del criterio que se exigía al entrevistado para
la consideración de cuál era su banco principal. Podemos encontrarnos desde entrevistados que trabajan con un único banco que
concentra el 100% de sus operaciones, hasta clientes que trabajan
con muchas entidades y para los que el banco principal represente
un porcentaje reducido aunque mayoritario de sus operaciones
totales. La no introducción de esta variable como elemento de control podría provocar relaciones significativas que son promedio de
clases latentes existentes.
La banca a distancia incluye distintas formas de tecnología,
desde los cajeros tradicionales hasta los servicios bancarios prestados a través del móvil, pudiendo variar el comportamiento del
consumidor en función del canal utilizado (Lassar et al., 2005). Por
consiguiente, se propone como futura línea de investigación aplicar el modelo propuesto a una muestra de usuarios de banca por
móvil, con el fin de comparar los resultados obtenidos. También
debería abordarse en trabajos futuros el efecto que las barreras de
salida generadas por los programas de fidelización, los costes de
cambio, en general de la dependencia de una entidad determinada,
puede tener como elemento reductor de los efectos de la actitud, la
confianza y el riesgo sobre la lealtad.
El modelo propuesto amplía la TCP con la influencia de dos
tipos de creencias: el riesgo y la confianza. Investigaciones previas proponen antecedentes de la confianza como la familiaridad
y predisposición a confiar (Gefen, 2000) que podrían incorporarse
en el modelo propuesto en futuras investigaciones. Tal y como proponen Suh y Han (2002), analizar los antecedentes de la confianza
37
puede mejorar la comprensión del comportamiento de uso de los
servicios bancarios online. Asimismo, deberían introducirse dimensiones adicionales del riesgo ya contempladas en otros trabajos,
como el riesgo psicológico, máxime cuando el diseño formativo del
constructo obliga a ser exhaustivo en las dimensiones contempladas.
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