SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.16 número2Plantas medicinales usadas por los Tének en la Huasteca, MéxicoFactores que cuantifican la percepción de calidad en el servicio al cliente en un restaurante mexicano índice de autoresíndice de materiabúsqueda de artículos
Home Pagelista alfabética de revistas  

Servicios Personalizados

Revista

Articulo

Indicadores

Links relacionados

  • No hay artículos similaresSimilares en SciELO

Compartir


CienciaUAT

versión On-line ISSN 2007-7858versión impresa ISSN 2007-7521

CienciaUAT vol.16 no.2 Ciudad Victoria ene./jun. 2022  Epub 16-Mayo-2022

https://doi.org/10.29059/cienciauat.v16i2.1581 

Ciencias sociales

Percepción de engaño en la publicidad durante las promociones del “Buen Fin” en millennials de la Ciudad de México

Millennials’ perception of advertisement deception during “Buen Fin” promotions in Mexico City

Judith Cavazos-Arroyo1 

1 Universidad Popular Autónoma del Estado de Puebla, Departamento de Ciencias Económico Administrativas, 17 sur núm. 901, colonia Santiago, Puebla, Puebla, México, C. P. 72410. Correo electrónico: judith.cavazos@upaep.mx


Resumen

El engaño en la publicidad es una práctica que ha ido en aumento para lograr la venta de productos y servicios e implica un asunto ético. El objetivo del presente trabajo fue examinar la relación del escepticismo en la publicidad del “Buen Fin” y la percepción de engaño en dicha publicidad y su efecto en la actitud hacia la misma, la credibilidad en los anuncios y la intención de compra de los millennials. Se realizó una investigación cuantitativa, explicativa y transversal a 392 millennials radicados en la Ciudad de México. Los resultados mostraron que, efectivamente, el escepticismo en la publicidad del “Buen Fin” incrementará la percepción de engaño en la misma y ambos parámetros influirán negativamente en forma indirecta en la intención de compra, ya que la confiabilidad en el producto queda en duda.

Palabras clave: escepticismo en la publicidad; publicidad engañosa; actitud hacia la publicidad; credibilidad; intención de compra

Abstract

Deception in advertising is a practice that has been increasing to achieve the sale of products and services and involves an ethical issue. The objective of this work was to examine the relationship of skepticism and the perception of deception in the advertising of “Buen Fin” and its effect on the attitude, credibility on advertisements, and purchase intention of millennials. A quantitative, explanatory and cross-sectional research was conducted on 392 millennials living in Mexico City. The results showed that, indeed, skepticism on “Buen Fin” advertising will increase deception perception and both parameters will negatively influence indirectly purchase intention, since the reliability of the product is in doubt.

Keywords: advertising skepticism; deceptive advertising; attitude towards advertising; credibility; purchase intention

Imágenes de pch.vector de freepik.

Introducción

Con el fin de estimular la economía nacional en México, durante el mes de noviembre se lleva a cabo el “Buen Fin”, evento de ventas minoristas más importante del país (Rivilla, 2020) enfocado en ofrecer promociones atractivas, inspirado en el Black Friday, que en Estados Unidos se realiza el tercer fin de semana de noviembre (Smith y Raymen, 2017). En ambos casos, antes y durante el acontecimiento, el público está expuesto a una gran cantidad de mensajes comerciales con estímulos promocionales, especialmente sobre compras con descuento y pagos a meses sin intereses en tiendas físicas y en línea (Campos-Vázquez y Medina-Cortina, 2017). Sin embargo, se ha detectado que el engaño en la comunicación comercial ha ido en aumento, como una práctica utilizada por algunas organizaciones poco éticas para incrementar la demanda de sus ofertas (Kennedy, 2020).

Desafortunadamente, cada vez más empresas señalan atributos de sus productos o servicios que pueden ser falsos, afectando directa o indirectamente a otras organizaciones y al bienestar de los consumidores (Wu y Geylani, 2020). Esta práctica de marketing influye a una mala toma de decisiones de compra de un producto o servicio, debido a que se basa en información falsa (Iqbal y Siddiqui, 2019). El que exista engaño en la publicidad, no debe implicar una duda permanente o rechazo total a la publicidad en general (Fathy y col., 2016), Sin embargo, es importante comprender cómo el engaño en la publicidad afecta tanto a los consumidores como a las empresas, dado que, de no tomarse medidas necesarias, puede derivar en una competencia injusta (Piccolo y col., 2018), el deterioro moral de una sociedad (Ukaegbu, 2020) y afectaciones en la aplicación de las políticas que intentan combatir la propaganda tramposa y no creíble (Prendergast y col., 2009). Por su parte, los compradores validan la información recibida, para establecer la veracidad y ética percibida. La primera describe el nivel en que las personas expuestas a un anuncio consideran que el contenido no es fidedigno, por omisión de información o por exageraciones (Lee, 2019); la segunda se refiere, a la medida en que las audiencias lo juzgan un acto deshonesto, que puede dañar sus intereses y los de sus competidores (Garbouj y Ben-Rached, 2012).

Se ha reportado que la percepción de engaño en la publicidad afecta negativamente la credibilidad (Lundin, 2021), que se refiere a la ética del discurso, como una comunicación verdadera, sincera, apropiada y comprensible (Lock, 2020), esencial en la propaganda, porque minimiza el riesgo y aumenta la confianza hacia la marca (Rajaobelina y col., 2019). Al descubrirse la falta de veracidad se afectarán los juicios hacia el emisor por parte del receptor del mensaje, así como la interacción y la relación entre ambos (George y col., 2016; Triki, 2019). Investigaciones empíricas, como la de Nelson y Park (2015), así lo han detectado. Zinman y Zitzewitz (2016) encontraron que el costo de la exageración en la comunicación comercial es la pérdida de la confianza de los clientes.

Las compañías invierten recursos para que sus anuncios se aprecien verosímiles, esperando impactar de manera positiva (Hussain y col., 2020a), ya que el propósito central de la promoción comercial es incentivar la intención de compra de las marcas representadas en ella e inducir a su adquisición (Alalwan, 2018). Estudios previos sobre la comunicación comercial en línea han registrado que la credibilidad percibida es un antecedente clave de la disposición positiva hacia el anuncio y la marca (MacKenzie y Lutz, 1989; Tucker y col., 2012), incluso en el marketing político (Turki y Sayadi, 2016). Lo esperable es que también favorezca la intención y el comportamiento de compra. Mackenzie y Lutz (1989), reportaron que la actitud promocional es una variable mediadora que influye en la intención de compra de los dispositivos móviles. Lee y col. (2017) hallaron que la afecta significativamente. Lo mismo se concluyó, en un análisis sobre un producto para la cabeza, llevado a cabo en Arabia Saudita y en un estudio en Yemen (Sallam y Wahid, 2012).

Otros autores han comprobado la misma relación entre la credibilidad en los anuncios y la intención de compra (Verstraten, 2015; Weismueller y col., 2020), como es el caso de una investigación con estudiantes universitarios millennials (Lafferty y col., 2002), otra en el contexto de las redes sociales en Alemania (Weismueller y col., 2020) y una más con estudiantes de la generación millennial en Italia (Guido y col., 2011).

Algunos estudios, han coincidido particularmente, en que comunicarse con la generación millennial es desafiante, debido a que se trata de un mercado diverso y paradójico, que se considera experto en marketing y difícil de impresionar (Pandey y col., 2020). Los millennials suelen ser escépticos a cualquier tipo de comunicación comercial, pues detectan fácilmente estrategias de marketing engañosas y las desaprueban más que otras generaciones (vanden-Bergh y Behrer, 2013; Munsch, 2021), ya que contrastan la información con fuentes de internet (Calvo-Porral y Pesqueira-Sanchez, 2020) en sus dispositivos móviles, y enfocan su atención en datos que consideran relevantes cuando realizan búsquedas para hacer compras a través del comercio electrónico (Murillo, 2017).

El escepticismo se puede definir como una tendencia hacia la incredulidad del contenido de la comunicación (Yu, 2020). Es un antecedente de la percepción de engaño en la publicidad debido a experiencias previas negativas que pueden conducir a la impresión generalizada de falsedad de las afirmaciones del anunciante (Ikonen, 2015), la cual es un problema ético que puede ocurrir de formas distintas a la mentira absoluta, ya que implica niveles de información, veracidad, claridad, relevancia e intención, y puede afectar el intercambio económico y la relación con los clientes (Serota, 2019). Por ejemplo, una investigación empírica sobre el sector de telecomunicaciones en Egipto confirmó, que el escepticismo es un predictor de la percepción de engaño en la publicidad (Fathy y col., 2016). Esta influye negativamente en la actitud hacia ella misma (van-Auken y col., 2019), es decir, en la disposición emocional después de ver el anuncio (Lee y col., 2017), la cual puede ir de muy negativa a más tolerante (Bae y col., 2021). Cojuharenco y col. (2012) consideran que, depende del tamaño de la empresa y de características propias de los consumidores.

Respecto a los millennials, no se han encontrado posturas abrumadoramente favorables o desfavorables hacia la comunicación comercial en general (Oumlil y Balloun, 2020), e investigaciones previas han llegado a resultados variables que indican la complejidad de esta relación (van-Auken y col., 2019). Por ejemplo Verhellen y col. (2014), hallaron que los mensajes híbridos (verdad-engaño) afectaron positivamente las posturas ante la marca, pero Boyer y col. (2015) identificaron que se asocia negativamente con la empresa o el producto.

El objetivo del presente trabajo fue examinar la relación del escepticismo en la publicidad y la percepción de engaño en la publicidad en las promociones y cómo afectan la actitud y la credibilidad y su incidencia sobre la intención de compra durante el “Buen Fin” entre millennials mexicanos.

Materiales y métodos

Se realizó una investigación cuantitativa, explicativa y transversal a millennials mexicanos (nacidos entre 1981 y 1996) que radican en la Ciudad de México. Se aplicó una encuesta tanto por correo electrónico como por WhatsApp y se elaboró un instrumento a partir de 5 escalas validadas (Tabla 1). Se utilizó la escala de escepticismo en la publicidad del “Buen Fin”, de Mohr y col. (1998), con 4 ítems. Asimismo, se adaptó la escala de percepción de engaño en la publicidad en el “Buen Fin”, de Garbouj y Ben-Rached (2012); el cual es un constructo de segundo orden que cuenta con dos dimensiones: falta de veracidad percibida y falta de ética percibida, cada una con 4 ítems. Además, se emplearon dos escalas de Yagci y col. (2009): actitud hacia la publicidad del “Buen Fin” y credibilidad en los anuncios del “Buen Fin”, con 4 ítems cada una. Por último, se empleó la escala de intención de compra en el “Buen Fin”, desarrollada por Huang y col. (2010), también con 4 ítems.

Tabla 1 Escalas e ítems utilizados. 

Escala utilizada Item utilizado
Credibilidad en los anuncios
del “Buen Fin” Yagci y col. (2009)
CR1. Las declaraciones en la mayor parte de los anuncios publicitarios del “Buen Fin” son ciertos.
CR2. Generalmente creo en las afirmaciones de los anuncios del “Buen Fin”.
CR3. Los anuncios sobre las promociones del “Buen Fin” son sinceros.
CR4. Creo que los anuncios publicitarios del “Buen fin” son honestos.
Escepticismo en la publicidad del
“Buen Fin” Mohr y col. (1998)
E1. La mayor parte de la publicidad del “Buen Fin” es muy molesta.
E2. La mayor parte de la publicidad del “Buen Fin” hace afirmaciones falsas.
E3. Si se eliminara la mayor parte de la publicidad del “Buen Fin”, los consumidores estarían mejor.
E4. La mayor parte de la publicidad del “Buen Fin” está destinada a engañar en lugar de informar.
Actitud hacia la publicidad del
“Buen Fin” Yagci y col. (2009)
La publicidad realizada durante el “Buen Fin” me parece:
AP1. Mala/Buena
AP2. Poco atractiva/Atractiva AP3.
Desagradable/ Agradable
AP4. Aburrida/Interesante
Percepción de engaño en
la publicidad en el “Buen Fin”
Garbouj y Ben-Rached (2012)
Con dos dimensiones:
Dimensión 1.
Falta de veracidad percibida
VP1. Creo que los anuncios del “Buen Fin” no son del todo veraces sobre sus ofertas.
VP2. Creo que la publicidad del “Buen Fin” muestra al individuo lo que quiere ver y no la realidad.
VP3. Creo que la realidad es diferente de lo que se menciona en la publicidad del “Buen Fin”.
VP4. Los anuncios expuestos para la temporada del “Buen Fin” engañan al consumidor sobre el rendimiento del producto o servicio.
Dimensión 2.
Falta de ética percibida
EP1. Los anuncios durante el “Buen Fin” perjudican los intereses del consumidor.
EP2. Los anuncios para el “Buen Fin” son contrarios a los principios de una competencia leal.
EP3. Los anuncios para las ofertas del “Buen Fin” son deshonestos.
EP4. Los anuncios para el “Buen Fin” tratan de engañar al consumidor.
Intención de compra en el “Buen Fin”
Huang y col. (2010)
IC1. Me gusta pasar tiempo viendo promociones para el “Buen Fin”.
IC2. Me gustaría comprar productos o servicios durante el “Buen Fin”.
IC3. Me gustaría recomendar a otras personas ofertas de productos o servicios para el “Buen Fin”.
IC4. La próxima vez que necesite algún producto o servicio específico, me gustaría adquirirlo durante el “Buen Fin”.

Las valoraciones se realizaron con una escala tipo Likert de 7 puntos de asignación de respuesta, desde “totalmente en desacuerdo” hasta “totalmente de acuerdo”, excepto para la actitud hacia la publicidad del “Buen Fin”, que fue medida a través de una escala de diferencial semántico de 7 puntos, evaluando las siguientes características: mala-buena, poco atractiva-atractiva, desagradable-agradable, aburrida-interesante. El cuestionario incluyó una introducción, consistía en una pregunta para filtrar por año de nacimiento solamente a los millennials y se incluyó un consentimiento informado.

Se utilizó una muestra no probabilística por conveniencia, resultando en 392 encuestas válidas del trabajo de campo llevado a cabo entre los meses de octubre y diciembre de 2019. El 48 % de los participantes fueron hombres y 52 % mujeres. El 70 % eran solteros y 30 % casados. Además, 31.1 % tenía entre 24 y 29 años, 39 % entre 30 y 35, y 29.9 % entre 36 y 38. El 40 % contaba con licenciatura terminada, 28.4 % con maestría, 16 % con preparatoria y 15.6 % con carrera técnica. Respecto a la ocupación, 39.4 % se desempeñaba como empleado, 16.4 % comerciante, 15.3 % se ocupaba en servicios independientes, 8.5 % empresario, 8.2 % empleado de gobierno, 6.1 % estudiante y otro 6.1 % se dedicaba a actividades del hogar. Para el análisis se utilizó un Modelo de Ecuaciones Estructurales con Mínimos Cuadrados Parciales (Smart PLS, por sus siglas en inglés: Partial Least Square) versión 3 (Ringle y col., 2015); fueron incluidas 5 000 submuestras.

Dado que los datos de todas las variables a analizar provienen de la misma fuente, se realizó un análisis de sesgo del método común a través de la prueba de factor único de Harman (Fuller y col., 2016) y la revisión de los valores de los Factores de Inflación de la Varianza (VIF, por sus siglas en inglés: Variance Inflation Factor), este último es un indicador de multicolinealidad de las variables predictoras del modelo estructural (Vega-Vilca y Guzmán, 2011).

A fin de evaluar de manera inicial la estructura, la calidad y la fiabilidad de las mediciones se efectuó un análisis factorial exploratorio bajo un análisis de componentes principales con rotación varimax (Hair y col., 2020).

La validez convergente se determinó a partir de las cargas factoriales, el alfa de Cronbach, la fiabilidad compuesta, así como la varianza extraída media (AVE, por sus siglas en inglés: Average Variance Extracted); la validez discriminante, a través de las cargas cruzadas y el Heterotrait Monotrait Ratio (HTMT). La validación del modelo estructural se efectuó con el criterio Q2 de Geisser-Stone, que permite conocer la capacidad de predicción del modelo. Si Q2 es mayor a cero significa que el modelo presenta relevancia predictiva (Hair y col., 2017).

El análisis estructural siguió el procedimiento de dos etapas (Hair y col., 2020), donde primero se evaluó el modelo de medida, para verificar la validez convergente y discriminante, y posteriormente, se valoró el modelo estructural.

Resultados

La prueba de Harman mostró que un solo factor explica el 39.36 % de la varianza (Tabla 2), lo que es menor al límite del 50 %, tolerable para establecer que las variaciones en las respuestas no son causadas por el instrumento (Tehseen y col., 2017). Asimismo, todos los valores VIF son menores a 3.3 (Tabla 2), lo cual es aceptable, ya que se estima que cuando lo exceden existe colinealidad problemática y sesgo del método común (Kock, 2015).

Tabla 2 Análisis del sesgo del método común. 

Prueba de Harman a través del análisis de un solo factor
Autovalores iniciales Sumas de extracción de cargas al cuadrado
Componente 1 Total % de varianza % acumulado Total % de varianza % acumulado
11.021 39.360 39.360 11.021 39.360 39.360
Factores de inflación de la varianza
VIF VIF
CR1 2.542 VP1 1.659
CR2 3.036 VP2 2.312
CR3 3.172 VP3 2.939
CR4 3.201 VP4 2.401
E1 2.029 EP1 2.088
E2 2.813 EP2 2.455
E3 2.204 EP3 2.878
E4 2.725 EP4 2.838
AP1 2.739 IC1 1.592
AP2 2.566 IC2 2.848
AP3 3.207 IC3 2.605
AP4 3.056 IC4 2.381

La prueba de esfericidad de Bartlett fue significativa (P < 0.05); además, la medida de adecuación muestral Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) (0.926) resultó aceptable y por encima del valor mínimo de 0.60 (Ehido y col., 2020). Adicionalmente, se encontró que la varianza explicada fue del 74.329 % y todas las cargas fueron mayores a 0.50 (Yong y Pearce, 2013), convergiendo el mayor peso con su propio componente, por lo tanto, todos los ítems fueron retenidos para el análisis del modelo de medición (Tabla 3).

Tabla 3 Análisis Factorial Exploratorio. 

Medida Kaiser-Meyer-Olkin de
adecuación de muestreo
Prueba de esfericidad de Bartlett Aprox.
0.926 Chi-cuadrado Gl Sig
8 483.803 378 0.000
Varianza total explicada
Sumas de extracción de cargas al cuadrado Sumas de rotación de cargas al cuadrado
Componente Total % de varianza % acumulado Total % de varianza % acumulado
1 11.021 39.360 39.360 5.273 18.834 18.834
2 4.124 14.728 54.088 3.331 11.898 30.731
3 2.013 7.190 61.279 3.224 11.514 42.246
4 1.491 5.326 66.604 3.180 11.356 53.602
5 1.247 4.455 71.059 3.142 11.221 64.823
6 0.916 3.270 74.329 2.662 9.507 74.329
Resultados de los componentes principales con rotación varimax
Falta de veracidad percibida Cargas Falta de ética percibida Cargas Credibilidad en los anuncios Cargas
VP1 0.810 EP1 0.776 CR1 0.918
VP2 0.848 EP2 0.833 CR2 0.955
VP3 0.725 EP3 0.820 CR3 0.950
VP4 0.619 EP4 0.796
Escepticismo en la publicidad Cargas Actitud hacia la publicidad Cargas Intención de compra Cargas
E1 0.572 AP1 0.747 IC1 0.607
E2 0.610 AP2 0.710 IC2 0.637
E3 0.642 AP3 0.742 IC3 0.636
E4 0.653 AP4 0.736 IC4 0.638

Validación del Modelo de Medida

Para la validez convergente fue necesario eliminar una carga factorial (CR4) (Tabla 1 y Tabla 2). El resto de los ítems oscilaron entre 0.756 y 0.936 (Tabla 4), superando el mínimo valor aceptado de 0.707 (Chin, 1998). Los resultados cumplieron con el indicador Dijkstra-Henseler (Rho_A), que indica que estos deben ser mayores a 0.700. En el caso del alfa de Cronbach, los 6 constructos superan el valor de 0.700, por lo que se cumple con el criterio de consistencia interna. Respecto a la fiabilidad compuesta, todos los constructos rebasan el valor mínimo de 0.700 (Fornell y Larcker, 1981) y la AVE de cada constructo es mayor de 0.500 (Fornell y Larcker, 1981). Por lo tanto, existe validez de convergencia en el modelo de medición (Tabla 4).

Tabla 4 Validez convergente. 

Constructo Ítem Cargas Alfa de
Cronbach
Rho Fiabilidad
compuesta
Varianza extraída
media (AVE)
Credibilidad en los anuncios CR1 0.887 0.905 0.916 0.941 0.841
CR2 0.927
CR3 0.936
Escepticismo en la publicidad E1 0.798 0.877 0.895 0.915 0.730
E2 0.896
E3 0.835
E4 0.886
Actitud hacia la publicidad AP1 0.888 0.909 0.91 0.936 0.785
AP2 0.872
AP3 0.895
AP4 0.888
Falta de veracidad percibida VP1 0.757 0.853 0.861 0.901 0.695
VP2 0.854
VP3 0.886
VP4 0.832
Falta de ética percibida EP1 0.806 0.881 0.883 0.918 0.738
EP2 0.866
EP3 0.877
EP4 0.884
Intención de compra IC1 0.756 0.873 0.879 0.913 0.726
IC2 0.894
IC3 0.879
IC4 0.872

Por otro lado, la validez discriminante se probó a través de las cargas cruzadas, verificando que los ítems presenten una mayor carga en su constructo (> 0.500) respecto al resto que están siendo evaluados, HTMT, en el que se esperan valores menores a 0.850 (Henseler y col., 2015). En la Tabla 5 se muestra que el modelo cumple con la presencia de la validez discriminante.

Tabla 5 Validez discriminante. 

Cargas cruzadas
Actitud
hacia la
publicidad
Escepticismo
en la
publicidad
Falta
de ética
percibida
Intención
de compra
Credibilidad
en los
anuncios
Falta de
veracidad
percibida
AP1 0.888 -0.328 -0.238 0.376 0.532 -0.197
AP2 0.872 -0.249 -0.207 0.382 0.466 -0.159
AP3 0.895 -0.316 -0.244 0.361 0.478 -0.164
AP4 0.888 -0.287 -0.211 0.379 0.466 -0.183
E1 -0.358 0.798 0.452 -0.194 -0.346 0.357
E2 -0.319 0.896 0.623 -0.256 -0.459 0.505
E3 -0.253 0.835 0.525 -0.176 -0.322 0.364
E4 -0.23 0.886 0.644 -0.207 -0.375 0.469
EP1 -0.192 0.522 0.806 -0.119 -0.302 0.587
EP2 -0.135 0.524 0.866 -0.225 -0.303 0.587
EP3 -0.266 0.613 0.877 -0.273 -0.422 0.618
EP4 -0.276 0.621 0.884 -0.325 -0.433 0.668
IC1 0.37 -0.228 -0.206 0.756 0.392 -0.228
IC2 0.341 -0.215 -0.263 0.894 0.497 -0.234
IC3 0.342 -0.229 -0.252 0.879 0.512 -0.213
IC4 0.393 -0.17 -0.222 0.872 0.477 -0.219
CR1 0.485 -0.38 -0.318 0.415 0.887 -0.282
CR2 0.505 -0.412 -0.418 0.568 0.927 -0.389
CR3 0.52 -0.425 -0.428 0.526 0.936 -0.387
VP1 -0.165 0.325 0.476 -0.191 -0.278 0.757
VP2 -0.154 0.343 0.536 -0.247 -0.337 0.854
VP3 -0.213 0.491 0.658 -0.254 -0.395 0.886
VP4 -0.131 0.496 0.695 -0.179 -0.281 0.832
Heterotrait-Monotrait-Ratio
Actitud
hacia la
publicidad
Escepticismo
en la
publicidad
Falta
de ética
percibida
Intención
de compra
Credibilidad
en los
anuncios
Falta de
veracidad
percibida
Actitud hacia la publicidad
Escepticismo en la publicidad 0.379
Falta de ética percibida 0.282 0.745
Intención de compra 0.477 0.281 0.312
Credibilidad en los anuncios 0.604 0.492 0.472 0.615
Falta de veracidad percibida 0.226 0.566 0.818 0.304 0.436

Validación del Modelo Estructural

Los resultados reflejan para Percepción de engaño en la publicidad: Q2 = 0.245; Actitud hacia la publicidad: Q2 = 0.228, Credibilidad en los anuncios: Q2 = 0.161, y para Intención de compra: Q2 = 0.231. Dado que los valores de las variables endógenas son mayores a cero, puede afirmarse que el modelo cuenta con relevancia predictiva (Tabla 6).

Tabla 6 Criterio Q2 de Geisser-Stone en variables endógenas. 

SSO SSE Q2 (=1-SSE/SSO)
Actitud hacia la publicidad 1 568.000 1 210.786 0.228
Percepción de engaño en la publicidad 3 136.000 2 368.952 0.245
Intención de compra 1 568.000 1 205.385 0.231
Credibilidad en los anuncios 1 176.000 986.837 0.161

Suma de cuadrados de observaciones (SSO, por sus siglas en inglés: Sum of Squares of Observations; Suma de cuadrados de errores de predicción (SSE, por sus siglas en inglés: Sum of Squares of prediction Errors).

La Tabla 7 presenta los coeficientes path estandarizados (β) de los efectos identificados entre las variables y es deseable que estos presenten valores mayores a 0.2 (Chin, 1998); 4 de los 6 cumplen con esta condición. También se muestran los valores t y su significancia. Por su parte, la Figura 1 muestra el modelo contrastado junto con los valores de R2 de las variables endógenas. R2 se refiere a la varianza explicada, la cual es un indicador de la predicción de las variables independientes sobre la variable explicada; una R2 mayor a 0.67 muestra un efecto sustancial, alrededor de 0.330 un efecto moderado y cerca de 0.190 indica un efecto débil (Chin, 1998). Los resultados infieren que la percepción de engaño en la publicidad, la actitud y la intención de compra se explican de manera moderada, mientras que la credibilidad en los anuncios, de manera débil.

Tabla 7 Resultados Inferenciales. 

Efecto entre variables Coeficiente
Path (β)
Estadístico
t
Sig. Resultado del efecto
Escepticismo en la publicidad →
Percepción de engaño en la publicidad
0.637 *** 15.443 0.000 Aceptado
Percepción de engaño en la publicidad →
Actitud hacia la publicidad
-0.005 n.s. 0.101 0.920 Rechazado
Percepción de engaño en la publicidad →
Credibilidad en los anuncios
-0.443 *** 8.017 0.000 Aceptado
Credibilidad en los anuncios →
Actitud hacia la publicidad
0.547 *** 10.125 0.000 Aceptado
Actitud hacia la publicidad → Intención de compra 0.170 ** 3.308 0.001 Aceptado
Credibilidad en los anuncios → Intención de compra 0.460 *** 8.723 0.000 Aceptado

n.s. = no significativa.

Figura 1 Modelo. 

Los resultados del presente estudio (Figura 1 y Tabla 7) muestran que durante el “Buen Fin” el escepticismo influye positiva y significativamente sobre la percepción de engaño en la publicidad (0.637) y que ésta afecta negativamente la credibilidad (-0.443) en los anuncios, pero no interviene en la actitud (-0.005). Adicionalmente, se detectó que la credibilidad impacta positivamente sobre la actitud (0.547) y que ambas inciden sobre la intención de compra, aunque el efecto de la credibilidad sobre la intención de compra es mayor (b = 0.460).

Finalmente, el análisis sobre el “Buen Fin” reveló que todos los efectos indirectos son significativos, ya que el escepticismo influye negativa e indirectamente sobre la actitud (β = - 0.158, P = 0.001), la credibilidad en los anuncios (β = - 0.282, P = 0.000) y la intención de compra (β = - 0.157, P = 0.000). De la misma manera, se identificó que la percepción de engaño en la publicidad incide negativa e indirectamente sobre la intención de compra (β = - 0.246, P = 0.000), lo cual sucede a través de la credibilidad (Tabla 8). La credibilidad afecta la intención de compra de manera directa (Figura 1) y de manera indirecta a través de la actitud (b = 0.093, P = 0.004) (Tabla 8).

Tabla 8 Efectos indirectos. 

β Estadísticos t P Valores
Escepticismo en la publicidad → Actitud hacia la publicidad -0.158 3.484 0.001
Escepticismo en la publicidad → Credibilidad en los anuncios -0.282 6.440 0.000
Escepticismo en la publicidad → Intención de compra -0.157 5.365 0.000
Percepción de engaño en la publicidad → Intención de compra -0.246 6.458 0.000
Credibilidad en los anuncios → Intención de compra 0.093 2.878 0.004

Discusión

El acontecimiento de ventas promocionales al detalle denominado el “Buen Fin” se ha convertido en un suceso muy esperado por muchos compradores mexicanos, ya que desean encontrar descuentos significativos en diversos productos. Poco antes de que inicie y los días que se lleva a cabo, los mensajes comerciales por diversos medios abundan (Campos-Vázquez y Medina-Cortina, 2017), y algunas promociones suelen ser muy persuasivas, ya que buscan que las personas respondan con premura; sin embargo, dado que la generación millennial suele ser más desconfiada que otros grupos (Munsch, 2021), las empresas detallistas requieren realizar mayores esfuerzos durante las campañas del “Buen Fin”, proporcionando suficiente información en diferentes plataformas y medios que respalde la veracidad y el proceder ético de la compañía que anuncia, ya que en esta investigación se comprobó que el escepticismo hacia la publicidad en general influye para incrementar la percepción de engaño en la publicidad.

El engaño implica información falsa que induce a que el comprador no tome decisiones a certadas sobre una transacción (Lema, 2018) y esto menoscaba la credibilidad en los esfuerzos de comunicación comercial, la cual juega un papel determinante en la efectividad del mensaje, la actitud de los compradores y la intención de compra. Si las empresas invierten presupuestos importantes en la promoción durante el “Buen Fin”, se vuelve indispensable que las señales de sus mensajes sean vistas como completas, precisas, sinceras, honestas, solidarias, éticas, confiables y justificadas, para ser caracterizadas como creíbles (Hussain y col., 2020b).

En este estudio, se comprobó que la percepción de engaño en la publicidad incide de manera directa en la credibilidad en los anuncios e indirectamente influye en la intención de compra entre millennials mexicanos, pero no interviene en la actitud hacia la publicidad del “Buen Fin”. Aunque la percepción de engaño en la publicidad afecta negativamente la credibilidad en los anuncios, la percepción de engaño en la publicidad no afectó significativamente la actitud hacia la publicidad del “Buen Fin” (Figura 1). Esto podría deberse a la escala de engaño utilizada, la cual presenta juicios generales respecto a la veracidad y la ética en la publicidad. O bien, aunque las audiencias dudan de la veracidad y la ética de la publicidad presentada por diferentes compañías durante el evento promocional, asumen una respuesta de tolerancia hacia los mensajes y las prácticas publicitarias engañosas (Bae y col., 2021). Lo anterior significa que, la audiencia bajo estudio detecta el engaño, pero no le afecta; sin embargo, cuando requiere la información para la decisión de compra, si toma en cuenta tanto la credibilidad como la predisposición hacia la comunicación comercial. Al respecto, se han encontrado resultados variados (Bae y col., 2021), particularmente entre audiencias millennials, se ha identificado en diferentes culturas que no tienden a asumir una actitud fuertemente positiva o negativa hacia la publicidad (Oumlil y Balloun, 2020), lo que podría explicar los hallazgos en este estudio.

Es importante destacar, que se recomienda realizar esfuerzos para generar una actitud positiva hacia la comunicación comercial del “Buen Fin” entre los millennials, toda vez que tiene una influencia positiva en la intención de compra, la cual es un aspecto clave en el proceso de comercialización, ya que es el antecedente inmediato de la adquisición (Sharma y col., 2021) y como muestra este estudio, se ve menoscabada indirectamente por el escepticismo y la percepción de engaño en la publicidad. Esto como una respuesta de los compradores a lo que consideran una especie de cinismo por parte de los vendedores o empresas cuando proporcionan información exagerada o mentirosa para lograr cerrar ventas. El efecto de ello, puede influir negativamente en la apreciación de la utilidad de la información recibida y la intención de adquirir productos del emisor de estos mensajes (Luo y col., 2020).

Conclusiones

Se identificó que, cuando los compradores se muestran escépticos hacia la comunicación comercial, se incrementa la percepción de engaño en la publicidad, e indirectamente ambas influirán negativamente sobre la intención de compra. Además, la credibilidad es una variable mediadora entre la percepción de engaño en la publicidad y la intención de compra durante los días del “Buen Fin”. Desde el punto de vista de la gestión, se evidencia cómo el escepticismo y la percepción de engaño en la publicidad entre audiencias millennials mexicanas impactan negativamente a las estrategias de marketing desleales. Por lo tanto, las empresas detallistas deben, en primer lugar, mantenerse fuera de cualquier comportamiento comercial y comunicacional falso y diseñar estrategias basadas especialmente en el refuerzo de la veracidad y la ética de sus propuestas comerciales, aprovechando la capacidad de la divulgación a través de sus diferentes medios de comunicación comercial. Esta investigación tiene algunas limitaciones a considerar, ya que se centró en millennials residentes de la Ciudad de México y se aplicó un muestreo de naturaleza no probabilística. Se recomienda que estudios futuros sean aplicados a otras generaciones, por ejemplo, la generación Z; además, sería interesante examinar el efecto del escepticismo y la percepción de engaño en la publicidad sobre variables como la confianza, la compra, la intención de recompra y la recomendación de boca a boca.

Referencias

Alalwan, A. A. (2018). Investigating the impact of social media advertising features on customer purchase intention. International Journal of Information Management. 42: 65-77. [ Links ]

Bae, S., Liu, X., and Ng, S. (2021). We are more tolerant than I: self-construal and consumer responses toward deceptive advertising. Marketing Letters: 1-15. [ Links ]

Boyer, S. L., Edmondson, D. R., Baker, B., and Solomon, P. (2015). Word-of-mouth, traditional and covert marketing: Comparative studies. Academy of Marketing Studies Journal. 19(1): 102-110. [ Links ]

Calvo-Porral, C. and Pesqueira-Sanchez, R. (2020). Generational differences in technology behaviour: comparing millennials and Generation X. Kybernetes. 49(1): 2755-2772. [ Links ]

Campos-Vázquez, R. M. y Medina-Cortina, E. M. (2017). ¿Realmente bajan los precios durante el Buen Fin? El Trimestre Económico. 84(334): 337-382. [ Links ]

Chin, W. W. (1998). The partial least squares approach to structural equation modelling. In G. A. Marcoulides (Ed.), Modern methods for business research (pp. 295-336). Nahwah, NJ: Lawrence Erlbaum. [ Links ]

Cojuharenco, I., Shteynberg, G., Gelfand, M., and Schminke, M. (2012). Self-construal and unethical behavior. Journal of Business Ethics. 109(4): 447-461. [ Links ]

Ehido, A., Awang, Z., Halim, B. A., and Ibeabuchi, C. (2020). Developing items for measuring quality of work life among Malaysian academics: An exploratory factor analysis procedure. Humanities & Social Sciences Reviews. 8(3): 1295-1309. [ Links ]

Fathy, D., Elsharnouby, T. H., and Aish, E. A. (2016). Deception in advertising revisited: Antecedents and differences in perception across consumer groups. International Journal of Business and Emerging Markets. 8(4): 403-425. [ Links ]

Fornell, C. and Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research. 18(1): 39-50. [ Links ]

Fuller, C. M., Simmering, M. J., Atinc, G., Atinc, Y., and Babin, B. J. (2016). Common methods variance detection in business research. Journal of Business Research. 69(8): 3192-3198. [ Links ]

Garbouj, S. and Ben-Rached, K. (2012). Perceived deception in advertising: Proposition of a measurement scale. Journal of Marketing and Case Studies. 1-15. [ Links ]

George, J. F., Giordano, G., and Tilley, P. A. (2016). Website credibility and deceiver credibility: Expanding prominence-interpretation theory. Computers in Human Behavior. 54: 83-93. [ Links ]

Guido, G., Peluso, A. M., and Moffa, V. (2011). Beardedness in advertising: Effects on endorsers’ credibility and purchase intention. Journal of Marketing Communications. 17(01): 37-49. [ Links ]

Hair, J. F., Howard, M. C., and Nitzl, C. (2020). Assessing measurement model quality in PLS-SEM using confirmatory composite analysis. Journal of Business Research. 109: 101-110. [ Links ]

Hair, J. F., Hult, G. M., Ringle, C., and Sarstedt, M. (2017). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). Los Angeles: Sage. 390 Pp. [ Links ]

Henseler, J., Ringle, C. M., and Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variancebased structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science. 43(1): 115-135. [ Links ]

Huang, C. Y., Chou, C. J., and Lin, P. C. (2010). Involvement theory in constructing bloggers’ intention to purchase travel products. Tourism Management. 31(4): 513-526. [ Links ]

Hussain, S., Melewar, T. C., Priporas, C. V., and Foroudi, P. (2020b). Examining the effects of advertising credibility on brand credibility, corporate credibility and corporate image: a qualitative approach. Qualitative Market Research. 23(4): 549-573. [ Links ]

Hussain, S., Melewar, T. C., Priporas, C. V., Foroudi, P., and Dennis, C. (2020a). Examining the effects of celebrity trust on advertising credibility, brand credibility and corporate credibility. Journal of Business Research. 109: 472-488. [ Links ]

Ikonen, P. (2015). Codes of ethics in the age of online sponsored content. Organizational Communication & Public Relations. Master’s thesis. University of Jyväskylä. [En línea]. Disponible en: Disponible en: https://jyx.jyu.fi/bitstream/handle/123456789/46653/URN:NBN:fi:jyu-201508192706.pdf?sequence=1 . Fecha de consulta: 25 de agosto de 2021. [ Links ]

Iqbal, S. and Siddiqui, D. A. (2019). The impact of deceptive advertising on Customer loyalty: A case of Telecommunication industry in Karachi, Pakistan. International Journal of Industrial Marketing. 4(1): 39-69. [ Links ]

Kennedy, J. P. (2020). Counterfeit Products Online. In T. J. Holt and A. M. Bossler (Eds.), The Palgrave Handbook of International Cybercrime and Cyberdeviance (pp. 1001-1024). N.Y.: Palgrave Macmillan. [ Links ]

Kock, N. (2015). Common method bias in PLS-SEM: A full collinearity assessment approach. International Journal of e-Collaboration (ijec). 11(4): 1-10. [ Links ]

Lafferty, B. A., Goldsmith, R. E., and Newell, S. J. (2002). The dual credibility model: The influence of corporate and endorser credibility on attitudes and purchase intentions. Journal of Marketing Theory and Practice. 10(3): 1-11. [ Links ]

Lee, E. B., Lee, S. G., and Yang, C. G. (2017). The influences of advertisement attitude and brand attitude on purchase intention of smartphone advertising Industrial Management & Data Systems. 117(6): 1011-1036. [ Links ]

Lee, S. T. (2019). Deception and the Social Good in Mass Communication. In Docan-Morgan, T. (Ed.), The Palgrave Handbook of Deceptive Communication (pp. 793-811). N.Y.: Springer International Publishing. [ Links ]

Lema, C. (2018). Tendencias actuales del derecho de la publicidad: la problemática autorregulación publicitaria en España. Methaodos, Revista de Ciencias Sociales. 6(1): 7-15. [ Links ]

Lock, I. (2020). Does text-image congruence matter? The effects of organizations’ multimodal online communication on credibility perceptions and behavioral engagement intentions. Publizistik. 65: 425-450. [ Links ]

Lundin, L. (2021). Green Skepticism. How green intentions can lead to brown choices. Lulea University of Technology. Department of Social Sciences, Technology and Arts. [En línea]. Disponible en: Disponible en: https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1568609/FULLTEXT01.pdf . Fecha de consulta: 28 de agosto de 2021. [ Links ]

Luo, B., Sun, Y., Shen, J., and Xia, L. (2020). How does green advertising skepticism on social media affect consumer intention to purchase green products? Journal of Consumer Behaviour. 19(4): 371-381. [ Links ]

MacKenzie, S. B. and Lutz, R. J. (1989). An empirical examination of the structural antecedents of attitude toward the ad in an advertising pretesting context. Journal of Marketing. 53(2): 48-65. [ Links ]

Mohr, L. A., Eroǧlu, D., and Ellen, P. S. (1998). The development and testing of a measure of skepticism toward environmental claims in marketers’ communications. Journal of Consumer Affairs. 32(1): 30-55. [ Links ]

Munsch, A. (2021). Millennial and generation Z digital marketing communication and advertising effectiveness: A qualitative exploration. Journal of Global Scholars of Marketing Science. 31(1): 10-29. [ Links ]

Murillo, E. (2017). Attitudes toward mobile search ads: a study among Mexican millennials. Journal of Research in Interactive Marketing. 11(1): 91-108. [ Links ]

Nelson, M. R. and Park, J. (2015). Publicity as covert marketing? The role of persuasion knowledge and ethical perceptions on beliefs and credibility in a video news release story. Journal of Business Ethics. 130(2): 327-341. [ Links ]

Oumlil, A. B. and Balloun, J. L. (2020). Millennials’ attitude toward advertising: an international exploratory study. Young Consumers. 21(1): 17-34. [ Links ]

Pandey, A., Chopra, A., and Karve, S. (2020). Manipulating impressions in the ‘ME’ culture: A study of millennial consumers. Journal of Customer Behaviour. 19(1): 51-72. [ Links ]

Piccolo, S., Tedeschi, P., and Ursino, G. (2018). Deceptive advertising with rational buyers. Management Science. 64(3): 1291-1310. [ Links ]

Prendergast, G., Liu, P. Y., and Poon, D. T. (2009). A Hong Kong study of advertising credibility. Journal of Consumer Marketing. 26(5): 320-329. [ Links ]

Rajaobelina, L., Lacroix, C., and St-Onge, A. (2019). Does experiential advertising impact credibility? International Journal of Bank Marketing. 37(1): 171-191. [ Links ]

Ringle, C. M., Wende, S., and Becker, J. M. (2015). SmartPLS 3.2.8.® Boenningstedt: SmartPLS GmbH. [Software y manual de cómputo]. [En línea]. Disponible en: Disponible en: http://www.smartpls.com . Fecha de consulta: 1 de abril de 2021. [ Links ]

Rivilla, C. (2020). El Black Friday y el Cyber Monday en tiempos de COVID-19: los consumidores frente a la crisis sanitaria de 2020. Barcelona, España: OBS, Universidad de Barcelona. 28 Pp. [ Links ]

Sallam, M. A. A. and Wahid, N. A. (2012). Endorser credibility effects on Yemeni male consumer’s attitudes towards advertising, brand attitude and purchase intention: The mediating role of attitude toward brand. International Business Research. 5(4): 55-66. [ Links ]

Serota, K. B. (2019). Deceptive marketing outcomes: A model for marketing communications. In T. Doncan-Morgan (Ed.), The Palgrave Handbook of Deceptive Communication (pp. 813-837). London, U.K.: Palgrave Macmillan, Cham. [ Links ]

Sharma, A., Dwivedi, Y. K., Arya, V., and Siddiqui, M. Q. (2021). Does SMS advertising still have relevance to increase consumer purchase intention? A hybrid PLS-SEM-neural network modelling approach. Computers in Human Behavior: 124: 106919. [ Links ]

Smith, O. and Raymen, T. (2017). Shopping with violence: Black Friday sales in the British context. Journal of Consumer Culture. 17(3): 677-694. [ Links ]

Tehseen, S., Ramayah, T., and Sajilan, S. (2017). Testing and controlling for common method variance: A review of available methods. Journal of Management Sciences. 4(2): 142-168. [ Links ]

Triki, A. (2019). Examining the effect of deception detection decision aids on investors’ perceptions of disclosure credibility and willingness to invest. International Journal of Accounting Information Systems. 33: 1-15. [ Links ]

Tucker, E. M., Rifon, N. J., Lee, E. M., and Reece, B. B. (2012). Consumer receptivity to green ads: A test of green claim types and the role of individual consumer characteristics for green ad response. Journal of Advertising. 41(4): 9-23. [ Links ]

Turki, H. and Sayadi, F. (2016). Antecedents of attitude toward voting: impact of involvement, political cynicism, perceived information efficacy and ad credibility and religiosity. Revue Française du Marketing. 256(2): 9-24. [ Links ]

Ukaegbu, R. C. (2020). Deceptive Advertising and Consumer Reaction: A Study of Delta Soap Advertisement. Open Access Library Journal. 7(3): 1-7. [ Links ]

Van-Auken, S., Ritchie, W. J., Wells, L. G., and Borgia, D. J. (2019). Exploring thought processing similarity using attitudinal constructs: a Chinese versus US contrast. Journal of Marketing Analytics. 7(1): 13-23. [ Links ]

Van-den-Bergh, J. and Behrer, M. (2013). How Cool Brands Stay Hot: Branding to Generation Y. London: Kogan Page. 287 Pp. [ Links ]

Vega-Vilca, J. C. y Guzmán, J. (2011). Regresión PLS y PCA como solución al problema de multicolinealidad en regresión múltiple. Revista de Matemática Teoría y Aplicaciones. 18(1): 9-20. [ Links ]

Verhellen, Y., Oates, C., De-Pelsmacker, P., and Dens, N. (2014). Children’s responses to traditional versus hybrid advertising formats: The moderating role of persuasion knowledge. Journal of Consumer Policy. 37(2): 235-255. [ Links ]

Verstraten, R. (2015). The effect of advertising credibility: could it change consumers’ attitude and purchase intentions. A research about different advertising formats on the relationship between advertising credibility and consumers’ attitude and purchase intentions. Master’s Thesis. Erasmus University Rotterdam . [En línea]. Disponible en: Disponible en: https://thesis.eur.nl/pub/31376/Verstraten-R.M.-356757rv-.pdf . Fecha de consulta: 23 de marzo de 2021. [ Links ]

Weismueller, J., Harrigan, P., Wang, S., and Soutar, G. N. (2020). Influencer endorsements: How advertising disclosure and source credibility affect consumer purchase intention on social media. Australasian Marketing Journal (AMJ). 28(4): 160-170. [ Links ]

Wu, Y. and Geylani, T. (2020). Regulating Deceptive Advertising: False Claims and Skeptical Consumers. Marketing Science. 39(4): 788-806. [ Links ]

Yagci, M. I., Biswas, A., and Dutta, S. (2009). Effects of comparative advertising format on consumer responses: The moderating effects of brand image and attribute relevance. Journal of Business Research. 62(8): 768-774. [ Links ]

Yong, A. G. and Pearce, S. (2013). A beginner’s guide to factor analysis: Focusing on exploratory factor analysis. Tutorials in Quantitative Methods for Psychology. 9(2): 79-94. [ Links ]

Yu, J. (2020). Consumer responses toward green advertising: The effects of gender, advertising skepticism, and green motive attribution. Journal of Marketing Communications. 26(4): 414-433. [ Links ]

Zinman, J. and Zitzewitz, E. (2016). Wintertime for Deceptive Advertising? American Economic Journal: Applied Economics. 8(1): 177-192. [ Links ]

Recibido: 25 de Abril de 2021; Aprobado: 25 de Octubre de 2021

Creative Commons License Este es un artículo publicado en acceso abierto bajo una licencia Creative Commons