Introducción

Estudios recientes han aportado que el consumo se desarrolla de forma habitual y contextual, donde los comportamientos del consumidor se inician desde la intención de compra hasta los hábitos de consumo que han sido modificados o alterados desde diferentes contextos (^{Roozmand et al., 2011}; Sheth, 2020): 1) el contexto social, reflejado en la vida del consumidor y el lugar de trabajo, la comunidad, los vecinos y los amigos; 2) el contexto tecnológico, que ha roto viejos hábitos en el consumo con la inteligencia artificial (la realidad virtual y aumentada), los teléfonos inteligentes, la Internet 4.0 y el comercio electrónico.; 3) el contexto de convivencia, conciencia y bienestar, impactando en los hábitos de consumo de productos saludables socialmente buenos, amigables e inclusivos y 4) el contexto externo relacionado con los desastres naturales, las pandemias mundiales -recientemente la pandemia de Covid-19- los conflictos regionales, guerras civiles y globales.

Este estudio pretende investigar la influencia o impacto en los seguidores de YouTubers y su intención de utilizar una marca o producto que anuncian o utilizan en los canales de YouTube. La Actitud de los YouTubers (AYT), la Motivación para seguir al YouTuber (MSY), la Relación entre la marca y el contenido (RMC), la Actitud hacia el contenido de los YouTubers (AHC) son variables mediadoras de la relación YouTuber-seguidor y el engagement o impacto del anuncio (IDA) - o conocido como product placement - es la variable antecedente en esta relación. Siendo de los primeros estudios en examinar empíricamente los efectos de la pandemia de coronavirus Covid-19 en las compras de consumidores en cuatro países latinoamericanos emparejados culturalmente como demuestra en los índices de las seis dimensiones culturales para los mercados seleccionados, según Hofstede (2010, 2015). Para la práctica empresarial, los resultados proporcionan una guía concreta a empresas tecnológicas (físicas y presenciales) en las oportunidades de ventas para enfocarse a tiempos de post pandemia o antes contextos externos relacionado con los desastres naturales, pandemias, conflictos regionales, guerras civiles y globales. Cuando el consumidor (seguidor) se encuentre bajo distanciamiento social por cuestiones de seguridad sanitaria o civil.

La pandemia provocada por el Covid-19 vino a modificar los comportamientos de compra y consumo con el distanciamiento social, la sana distancia y la restricción comercial provocada por la contingencia sanitaria. Estos factores, ahora son parte del comportamiento de compra que está modificándose (^{Dooley, Yan, Mohan y Gopalakrishnan, 2010}; ^{Foxall, 1979}; ^{Lamming, 2000}; ^{Habel et al., 2020}), ahora sin pandemia y sin riesgos de contagiarse o perder la vida, en el consumidor ha quedado: 1) el acaparamiento de productos esenciales para el consumo diario que resultan en desabastecimientos temporales y escasez; 2) la improvisación por las restricciones, se descartan los hábitos existentes y se inventan nuevas formas de consumo sin contacto (contacless); 3) la demanda acumulada por un cambio de la demanda de ahora en el futuro de productos no esenciales; 4) el uso de tecnología digital no solo para la adquisición de productos de escala masiva de manera online, sino también mantener el contacto social, laboral y hasta para conservar la salud; 5) las entregas a domicilio porque los consumidores ya no pueden o quieren ir a la tienda de comestibles ni a los centros comerciales, se tiene la tienda virtual desde el hogar y también los intangibles como los servicios, las ideas y las experiencias (el trabajo, la educación, la asistencia médica, la religión, la política y el entretenimiento) invirtiendo el flujo de compra y consumo; 6) los ajustes de la jornada laboral que han provocado horarios extendidos y disposición inmediata frente a un dispositivo electrónico o móvil a través del teletrabajo; 7) realización de reuniones escolares, con amigos y familiares para compartir historias y experiencias a través de plataformas digitales y 8) al descubrir sus talentos por contar con un tiempo más flexible en el hogar, los consumidores están experimentado en cocina, música, arte y entretenimiento (el efecto prosumidor que se ha desatado en los últimos años). Sin dejar de reproducir, compartir, producir y comprar conocimiento (aprendizaje) en línea de manera más creativa a través de redes sociales como YouTube, Instagram, Facebook, Twitter y TikTok (^{Larios-Gómez et al., 2021}; Seth, 2020).

En este último factor, la restricción a la convivencia social y el acelerado desarrollo tecnológico que se vivió en los primeros dos años de la pandemia intensificó el uso de los videojuegos en línea y consolas en Mixer, Twitch y en redes sociales, el servicio de streaming, los canales virtuales en redes sociales como YouTube, Instagram, Facebook, Twitter, TikTok, las plataformas de reuniones a través de video llamadas como Zoom, Google Meet, Microsoft Teams y Webex Meet, que permitieron conectar personas de todo el mundo y el desarrollo de estrategias de marketing y de comunicación, que si bien ya existían (^{Smith et al., 2013}; ^{Johnson & Woodcock, 2019}), se adaptaron y reforzaron la presencia de marcas y productos a través del product placement o anuncios comerciales por medio figuras públicas, líderes de opinión (en medios convencionales de comunicación como la televisión, la radio o el cine) o los que ahora recientemente se han integrado, los influencers o creadores de contenido (en medios virtuales), quienes impactan en audiencias específicas (^{Adis et al., 2015}; ^{Liu et al., 2015}; ^{Alassani, & Göretz, 2019}; ^{Wai Lai, & Liu, 2020}; ^{Rutter et al., 2021}; ^{Ghosh, 2022}). Los creadores de contenido o influencers (como sujetos de estudio de la presente investigación), son personas que pueden interactuar con sus audiencias a través de videojuegos o los llamados streamers o gamers, o a través de canales de contenido en redes sociales como YouTube son los YouTubers, en Twitter los Twitteros, en Instagram los Instagramers, en TikTok los TikTokers o los pioneros a través de Blogs son los Bloggers (^{Pellicone & Ahn, 2017}; ^{Zhao et al., 2018}; ^{Li et al., 2021}),

A medida que se desarrollan los medios tecnológicos sin contacto proveedor-consumidor se produce una cocreación de valor entre consumidores y la marca o producto (^{Hinson et al., 2019}), y ahora más el boom de las estrategias contacless con las redes sociales, las plataformas de reuniones, el QR, las Apps (abreviatura de la voz inglesa application) y la tecnología Near Field Communication (NFC) y la identificación por radiofrecuencia (RFID del inglés Radio Frequency Identification), el marketing en las empresas ha encontrado un puente de comunicación sin contacto con los consumidores (^{Kowalczyk y Pounders, 2016}). Y en los influyentes digitales, es un ejemplo en las mejores prácticas para interactuar con sus seguidores, la relación de los influyentes y marcas a través de los medios sociales en línea como espacios híbridos que permiten al consumidor establecer nuevas formas de integración con otros actores, expresando así su compromiso hacia una marca o producto (Mangold y Faulds, 2009). En este ambiente de plataformas virtuales y móviles el consumidor puede recomendar un producto, ventilar insatisfacciones, opinar, persuadir y despejar dudas con la ayuda de otros usuarios en comunidades de marca online organizadas o a través de la influencers (para este estudio un YouTuber) sobre sus seguidores en redes, o incluso puede simplemente hacer clic en un me gusta (like) en plataforma virtual (Yusuf et al., 2018).

Desde el 2019 youtube.com, categorizada como un sitio web de arte y entretenimiento > Streaming y televisión online, ha alcanzado el segundo nivel del sitio web más visitado del mundo después de google.com, y seguido por facebook.com, xvideos.com y xnxx.com (los dos últimos, sitios web para adultos), con 20 minutos promedio de duración de las visitas de los usuarios, tasa de rebote del 21.10% y una media de 11.09 páginas visitadas (SimilarWeb, 2023). Como su categorización lo describe, es un medio social que ofrece un espacio en el que las marcas y productos pueden ser presentados por los YouTubers, produciendo y compartiendo contenidos activamente a diferentes comunidades de internet, establecimiento de relaciones sólidas con personas y empresas, generando contenidos para el el engagement e intención de uso de marcas o productos en sus seguidores (Sabich y Steinberg, 2017; SocialBlade, 2020; Burgess y Green, 2018). Por lo tanto ¿Cuáles son los factores que generan el compromiso o engagement hacia los YouTubers respecto a los contenidos y anuncios comerciales que recomiendan en los canales de YouTube? ¿Cómo se da la relación actitud hacia los contenidos y la influencia hacia el anuncio comercial o product placement que activan los YouTubers?.

Revisión de la literatura

Comentarios, anuncios y product placement

La actitud e intención de compra en el consumo de tangibles (bienes) e intangibles (servicios, ideas y experiencias) con comentarios, anuncios o Product Placement iniciaron desde 1920 para exhibir productos y reducir los costos de producción durante la Depresión en Estados Unidos (Gallego y Bourdeau 2004; ^{Brett 1995}; Balasubramanian 1994), pasando a usarse en televisión y la radio, y recientemente se usa en redes sociales con modificaciones para el emplazamiento verbal, pasivo y activo de marcas y de productos (Demirel, & Yildiz, 2020; Parengkuan et al., 2020; Sharma & Bumb, 2022; Guo et al., 2019; Kakkar, & Nayak, 2019). Por ejemplo, el verbal con solo la mención; el activo, interactuando con la marca o el producto (Activo por mención y Activo por acción) y el Pasivo, con solo colocar la marca o el producto a la vista de los seguidores. Y entre los más usados el sorteo, la encuesta en vivo, jugar videojuegos en tiempo real con los seguidores, hacer colaboraciones en vivo a través de enlaces y video llamadas, y el más usado o rentable por los influencers es el uso de contenido patrocinado a través del unboxing, donde el YouTuber descubre en vivo la adquisición de un producto recién llegado (Kim, 2020; Ch et al., 2021). Con el fin de desarrollar la promoción directa o indirecta de la marca o producto a la audiencia para generar aceptación o rechazo (Lou et al., 2019; Ibáñez-Sánchez et al., 2022), desde su actitud hacia una comunidad de marca influyendo estas estrategias publicitarias con anuncios en su contenido (product placement), pudiendo ser considerados por sus seguidores como líderes, pioneros, fashonistas o expertos (Demirel, & Yildiz, 2020; Parengkuan et al., 2020; Sharma & Bumb, 2022; Amin et al., 2020; Luo, 2020; Kim, 2021; Piñeiro-Chousa et al., 2023; Nascimento et al., 2014; Bowman et al., 2022).

^{Balasubramanian et al. (2014)} propone identificar la actitud tanto hacia la marca, al contenido, los actores y la marca, que se relacionan con el desempeño de la marca en el contexto de la historia y por ende su efecto frente a la actitud hacia la marca como efecto del product placement o anuncios incrustados en películas, se observa, que la actitud hacia el actor se compone de la percepción que tiene su audiencia, en este caso los consumidores de YouTubers, en términos de su atractivo, confiabilidad y experticia; e influye en la actitud frente al product placement y por ende hacia la marca, este modelo se puede observar en la

Fuente: Elaboración propia con base en ^{Balasubramanian et al. (2014)}

Figura 1 Modelo de Balasubramanian. 

Con base en la literatura presentada a lo largo de este manuscrito, y en el objetivo analizar la relación entre la actitud tanto hacia la marca, al contenido, los actores y la marca de los YouTubers y el efecto del product placement o anuncios incrustados en los contenidos o canales de YouTube seleccionados sobre sus seguidores. Se ha tomado el modelo propuesto por ^{Balasubramanian et al. (2014)}, que ha servido para determinar si la actitud hacia YouTubers y su contenido durante la pandemia provocada por el Covid-19 influyen en el efecto del product placement en su audiencia, para esto las variables: actitud a través del actor, actitud a través del contenido, y la relación entre el actor y la marca; se ajustarán de acuerdo al contexto del product placement en los YouTubers y no se tendrán en cuenta las demás variables ya que estas son muy específicas en el contexto de películas del modelo original. Adicionalmente se propone la variable motivación hacia el contenido generado por el YouTubers dado que este es un aspecto relevante en el interés presente de la audiencia frente a contenido que este genera (comentarios), así como también el efecto del product placement (comentarios) de tal forma que en la Figura 2 se observa el modelo de estudio propuesto y sus correspondientes hipótesis:

H1: La actitud de los YouTubers (AYT) tiene una influencia positiva con el impacto del anuncio (IDA)

H2: La actitud de los YouTubers (AYT) tiene una influencia positiva con la actitud de los seguidores hacia el contenido (AHC) de los YouTubers

H3: La actitud de los seguidores hacia el contenido (AHC) de los YouTubers tiene una influencia positiva con el impacto del anuncio (IDA)

H4: La motivación para seguir al YouTuber (MSY) tiene una influencia positiva con la actitud de los seguidores de los YouTubers a través del contenido (AHC)

H5: La relación entre marca/producto y el contenido (RMC) tiene una influencia positiva con el impacto del anuncio (IDA)

Fuente: Elaboración propia

Figura 2 Modelo hipotético propuesto 

Metodología

A través de un estudio de tipo concluyente, descriptivo, no experimental y transversal, con enfoque cuantitativo se pretende determinar si la actitud hacia el YouTubers y su contenido influyen en el impacto del anuncio (product placement) del contenido de YouTubers en su audiencia. Como grupo objetivo se tuvo en cuenta a hombres y mujeres de diferentes ciudades de México (Puebla, Cd. México), Brasil (São Paulo), Colombia (Bogotá) y Ecuador (Quito), entre los 18 y 24 años quienes manifestaron ser estudiantes universitarios, visualizadores de contenido por YouTube y de seguir cuentas de YouTubers durante la pandemia provocada por el Covid-19. El diseño muestral fue calculado al 95% de confianza sobre la población total de estudiantes universitarios seleccionados entre las edades señaladas en casa ciudad y/o país participante. Asimismo, se trata de un estudio no probabilístico, ya que la muestra se seleccionó a los sujetos de estudio por conveniencia y por bola de nieve, dado que fue imposible contar con un marco muestral debido a las condiciones de seguridad sanitaria. Sin embargo, se logró obtener una muestra de 1,536 encuestados (384 sujetos por cada país).

Como técnica de recolección de datos se usó la encuesta en formato electrónico a través de Gooleform y el instrumento fue aplicado de agosto a diciembre de 2022. El instrumento estuvo integrado por ítems para identificar el perfil del sujeto de estudio y por 30 ítems respecto al modelo teórico aplicado, usando escalas de tipo de Likert de 5 puntos (1= totalmente en desacuerdo y 5=Totalmente de acuerdo). Como medición psicométrica donde el encuestado indica su acuerdo o desacuerdo sobre una afirmación (^{Bertram, 2008}; ^{Cañadas y Sánchez-Bruno, 1998}; Dawes, 1975), debido a que se trata de un tipo de instrumento para la medición de las actitudes de los seguidores de los YouTubers (^{Likert, 1932}; ^{Edmondson, 2005}). El tratamiento de los datos obtenidos fue a través de los programas SPSS versión 25 para el análisis descriptivo y análisis factorial exploratorio; y por medio de Amos v24, SmartPLS 3 y el software EQS 6.3 se desarrolló el modelado por ecuaciones estructurales y prueba de hipótesis.

Resultados

Con base en el análisis descriptivo sobre los sujetos de estudio, se tiene que la población participante del estudio en totalidad por los cuatro países, de 18 a 21 años son 755 sujetos (49%) y de 22 a 24 años son 781 (51%). Respecto al Género, 782 (51%) son hombres y 754 son mujeres (49%), del total de ellos 688 sujetos estudian en instituciones de educación superior públicas (45%) y 848 en privadas (55%). Finalmente, 355 de los sujetos manifiestan pertenecer al Nivel Socioeconómico alto (AB=23%), 648 sujetos al nivel medio (C=42%) y 533 sujetos al nivel bajo (35%). En la Tabla 1, se pueden observar los porcentajes de estos ítems de manera individual por país.

Para determinar la validez de correlación entre los ítems se calculó un análisis factorial exploratorio (AFE) utilizando el método de extracción en el análisis de componentes principales y varimax como método de rotación (con rotación Kaiser). Se obtuvo 30 iteraciones, agrupando los 30 reactivos en las 5 dimensiones propuestas, obteniendo cagas factoriales superiores a 0.5 con el 70.65% de la varianza total explicada. Se obtuvo una prueba de esfericidad de Bartlett satisfactoria (x2= 14.234; gl=435; p<0.001). Y la medida Kaiser - Meyer - Olkin (KMO) fue de 0.879 con un alfa total de 0.943. Respecto al análisis factorial confirmatorio (AFC) se obtuvieron cargas factoriales superiores a 0.55, y el Alpha de Cronbach para cada dimensión fueron superiores a 0.802. Ver Tabla 2.

Continuando con la validación de medida del modelo, se determinó la validez convergente y discriminante de los constructos. Para la validez convergente se utilizó la varianza media extraída (AVE) obteniendo para cada dimensión valores superiores a 0.5 (^{Fornell y Larcker, 1981}; Hair et al., 2012) y para validación de la consistencia interna se calculó la fiabilidad compuesta (CR), que también se obtuvieron valores superiores a 0.8. Mientras que, para la validez discriminante, fue calculada mediante el método de Heterotrait Monotrait Ratio o HTMT, los resultados conseguidos se muestran en la Tabla 5 y como se observa todos están dentro del lumbral especificado para este indicador (< 0.85) (Henseler et al., 2015; ^{Fornell y Larcker, 1981}), ver Tabla 3. Los índices de bondad de ajuste son satisfactorios, en cuanto a la relación del valor de la Chi cuadrada y los grados de libertad (CMIN/DF=2.89), así como también frente al Error de Aproximación Cuadrático Medio (RMSEA=0.05) y demás índices tal como lo propone Hu y Bentler (1999), ver Tabla 4.

Con la bondad de ajuste del modelo establecido, se realizó un CFA para cada submuestra para determinar la confiabilidad y validez del instrumento de medición para las submuestras mexicana, colombiana, brasileña y ecuatoriana a través del PLS Multi-Group Analysis en SmartPLS 3 (^{Ringle et al., 2015}). Los resultados se muestran, respectivamente en la Tabla 5. De igual manera que en la muestra global, se mantuvieron los valores de indicadores con el mínimo de 0.7 en sus cargas, se conservaron los indicadores que presentaron un Alpha de Cronbach y la fiabilidad compuesta mayores a 0.60. El índice de varianza media extraído (AVE) fue mayor a 0.50 en todos y cada una de las escalas, en todas las submuestras (México, Brasil, Colombia y Ecuador) la fiabilidad y validez de las escalas del constructo obtenido de sus indicadores es adecuada.

La invariancia del instrumento de medición consiste en introducir restricciones para validar que las variables latentes representan lo mismo en los 4 grupos (^{Aldás, 2013}; ^{Hair, 2018}). En esta investigación se llevaron a cabo análisis de igual forma y factor de carga utilizando PLS Multi-Group Analysis en SmartPLS 3 y el software EQS 6.3. La Tabla 6 muestra los resultados, como se puede observar para determinar si las restricciones pueden sostenerse y confirmar la invariancia del instrumento de medición, ^{Cheung y Rensvold (Cheung & Rensvold, 2002}) propusieron un enfoque basado en la diferencia de CFI entre los resultados después de la misma forma y carga de factores, o ΔCFI. Este enfoque indica que cuando ΔIFC> 0.01, las restricciones aplicadas no pueden sostenerse, mientras que cuando ΔCFI ≤ 0.01, las restricciones son sostenidas, lo que significa que las variables latentes son las mismas en las submuestras. En este estudio, se encontró que ΔCFI = 0.004 (CFI 0.954 - CFI 0.950) en consecuencia, se confirma la invariancia (^{Henseler et al., 2009}). Asimismo, se pude notar que los estadísticos de bondad de ajuste y criterios de referencia son adecuados. Para el ajuste absoluto, teniendo una razón de Chi-cuadrado / grados de libertad (X²/df) menores a 3, la Raíz cuadrada media del error de aproximación (RMSEA) menores a 0.05 y la Raíz del residuo cuadrático medio (SRMR) con aproximaciones a cero. En el ajuste comparativo, el Índice de ajuste normalizado (NFI) mayores o igual a 0.95 y también el Índice de ajuste comparativo (CFI) es mayor o igual a 0.95.

Asegurada la validez convergente y discriminante del modelo de medida, se procedió a medir las relaciones entre las variables, comenzando por obtener, mediante el método Bootstrapping (5000 sub-muestras) los distintos parámetros estadísticos. Para el método MGA basado en bootstrap de ^{Henseler et al. (2009)} (p <0.05 o p> 0.95) entre dos categorías, un valor de p inferior a 0.05 o superior a 0.95 indica cambios significativos. Donde la relación (H1) La actitud de los YouTubers (AYT) <---impacto del anuncio (IDA) se rechaza y el resto de las relaciones se aceptan, como se muestra en la Tabla 7.

Conclusiones y discusión

Con base en el objetivo del presente estudio, respecto al impacto que se causa en los anuncios comerciales o product placement (PP) desde la relación existente entre las actitudes del YouTubers sus contenidos y las motivaciones de los seguidores. Se tiene que, la H1: La actitud de los YouTubers (AYT) tiene una influencia positiva con el impacto del anuncio (IDA) se rechaza, puesto que, para los seguidores de los YouTubers, la actitud no influyó positivamente respecto al impacto del anuncio (AYT) en ellos. Es decir, desde la perspectiva de ^{Ongkrutraksa (2022)} para un efecto positivo en el AYT deberá relacionarse la actitud del actor (YouTuber) con el contenido comercial para generar credibilidad. Por si solo el YouTuber no genera confianza, credibilidad o impacto en las decisiones de sus seguidores, no es suficiente la apariencia ni la impresión al primer contacto con ellos (imagen, apariencia o percepción). Pero si existe una relación positiva entre la actitud de los YouTubers (AYT) hacia los contenidos que reciben. Es decir, se acepta la H2: La actitud de los YouTubers (AYT) tiene una influencia positiva con la actitud de los seguidores hacia el contenido (AHC) de los YouTubers, ya que los seguidores sienten que los diálogos ejecutados por los YouTubers son de importancia para ellos (desde divertidos, interesantes o útiles).

Entonces, desde estos dos análisis H1 y H2, se tiene que para impactar con el anuncio a los seguidores (IDA), es necesario determinar o analizar las relaciones desde la actitud que se tiene hacia el canal y su contenido (AHC). Por lo que la H3: La actitud de los seguidores hacia el contenido (AHC) de los YouTubers tiene una influencia positiva con el impacto del anuncio (IDA) se acepta. Este impacto del anuncio puede ir desde la intención de compra, la compra y hasta el deseo de poseer la marca/producto, sin olvidar la etapa cognitiva de la recomendación directa e indirecta. Confirmando que a través de la interacción con la marca/producto por parte del actor (product placement activo), genera una comercialización efectiva desde las acciones estrategias del marketing (^{Woodcock & Johnson, 2021}; ^{Church, 2022}).

Respecto a la H4: La motivación para seguir al YouTuber (MSY) tiene una influencia positiva con la actitud de los seguidores de los YouTubers a través del contenido (AHC), se obtuvo en el análisis de resultados que los seguidores de canales de YouTube se motivan a seguir a sus actores por los contenidos que proporcionan (YouTubers), por lo que se acepta la hipótesis. Lo que refuerza la relación de variables en las H2 (AYT<--IDA) y H3 (AYT<--AHC). Asegurando que la motivación de los seguidores va desde el entretenimiento, ser parte de una comunidad, consultar información importante, saber lo que está pasando a mi alrededor y ser creador de contenidos, lo que provocará impacto en el anuncio, ya que contribuye con la mejor percepción del contenido del canal (^{Duhaime et al., 2020}) y una acción de marketing (posicionamiento, compra y recomendación) hacia las marcas o productos involucrados.

Finalmente, para analizar la relación de la marca/producto con el impacto hacia el anuncio se tiene que, con base en la literatura consultada, se puede inferir que existe una relación directa entre la actitud que se tiene frente al YouTuber (que se relaciona con la H4) y al uso de productos en su contenido y la empatía con los seguidores (^{Wang et al., 2022}). Por lo que la H5: La relación entre marca/producto y el contenido (RMC) tiene una influencia positiva con el impacto del anuncio (IDA) se acepta. Se infiere que hay una relación directa entre la actitud que se tiene frente al YouTuber y el impacto hacia el anuncio a través de los contenidos del canal de YouTube y el uso de marcas/productos por parte de los seguidores promoviendo la aceptación de estos siempre y cuando estén relacionados con el contexto del tópico o tema de interés del canal de YouTube. Que, sin duda como acción de marketing, coadyuva a la intención de compra derivada de las acciones del anuncio (product placement) que desarrollan los YouTubers, que se perciben aspiracionales para sus seguidores: estilo de vida que quiere o desea, por lo que se adquieren marcas o productos que el YouTuber consume sin mencionar o hacer la promoción tal cual.