Netnografía de usuarios de streaming de video

INTRODUCCIÓN

La capacidad de evolucionar junto con las transformaciones del contexto es una condición necesaria para el éxito en múltiples áreas, incluido el ámbito de los negocios. Sin embargo, para lograr esta evolución y adaptación exitosa, las organizaciones deben atraer recursos heterogéneos y escasos, lo que implica formar alianzas con otras organizaciones y personas naturales.

El propósito de estas alianzas es crear redes de cooperación que permitan sostener sistemas de coevolución, entendidos como procesos en los que los organismos evolucionan de forma recíproca, como sucede entre las empresas y sus clientes en el actual contexto de transformación digital, generando ecosistemas de coevolución heterogéneos, descentralizados y abiertos en los que, múltiples clientes descentralizadamente se transforman en actores claves para la transformación de los negocios y el sostenimiento de ventajas competitivas, por ejemplo, mediante las contribuciones de información como recurso clave para el mejoramiento continuo en la calidad del servicio.

En este marco, se genera una evolución conjunta o coevolución entre las organizaciones y los consumidores en el contexto de la transformación digital. Las empresas tradicionales predigitales buscan evitar la desaparición de los mercados, adaptándose a estas transformaciones posdigitales y modificando las relaciones con sus clientes, para hacer uso de los recursos relevantes emanados de estos actores claves.

En este sentido, desde hace más de dos décadas, los clientes utilizan cada vez más plataformas digitales para participar en el comercio, lo que ha transformado las relaciones entre las empresas y sus clientes, así como la misma creación de valor que desarrollan los negocios, reconfigurando sus capacidades y recursos para ser organizaciones más dinámicas.

La transformación digital ha cambiado los modelos de negocio y ha alterado fundamentalmente las expectativas y el comportamiento de los consumidores. Esto ha ejercido una presión decisiva sobre las empresas y los mercados, obligándolos a adaptarse y resultando en una coevolución debido a las redes colaborativas. Como resultado, el valor desde una perspectiva organizacional, ahora debe alinearse con lo que es valioso para un ecosistema más amplio de partes interesadas y, particularmente, alinearse con clientes más involucrados en los negocios de su interés.

Este diagnóstico permite afirmar que la tecnología digital de la información y la comunicación ha transformado radicalmente el desarrollo de los negocios, generando nuevas redes colaborativas de creación de valor, en las cuales participan directamente actores antiguamente alejados de las decisiones estratégicas, como los consumidores.

Estas redes funcionan como ecosistemas digitales en los que personas y organizaciones participan en la cocreación de valor de forma cooperativa. Así, tanto la transformación digital, que modifica los procesos, como los ecosistemas digitales que posibilitan la cocreación de valor habilitada digitalmente, configuran el contexto actual en el que se desarrollan los nuevos modelos de negocios digitales en escenarios desafiantes debido a su heterogeneidad, descentralización y apertura, lo cual vuelve a los escenarios de los negocios en marcos poco estables.

Estos cambiantes panoramas empresariales incentivan a las organizaciones a colaborar y combinar las experiencias de las partes interesadas , como los clientes o consumidores, para seguir siendo competitivas, estableciendo colaboraciones mediante las tecnologías de la información y la comunicación de forma dinámica, por ejemplo, comunicación directa en redes sociales, recepciones de opiniones o críticas públicas que pueden ver otros clientes o consumidores, delegación de decisiones de negocios en los mismos consumidores, entre otras nuevas prácticas de los negocios digitales.

De esta forma, las organizaciones se enfrentan a nuevas oportunidades de negocio, debido a los cambios tecnológicos disruptivos que han transformado radicalmente las redes de creación de valor, generando nuevos segmentos de mercado y formas innovadoras de abordarlos, involucrando a nuevos tipos de clientes o consumidores. En el contexto de la transformación digital, se crean alianzas y redes orientadas a la cocreación de valor, tanto entre diferentes organizaciones como entre las organizaciones y sus clientes. Esto requiere un conocimiento mutuo entre las partes para comprender los posibles aportes; es decir, requiere que las organizaciones conozcan detalladamente a sus clientes y tengan experiencias cercanas con sus consumidores, fortaleciendo la comunicación y el levantamiento de experiencias.

De esta manera, se han construido ecosistemas digitales en los cuales se generan nuevos modelos de negocios con nuevos clientes o consumidores, en los que organizaciones y personas colaboran utilizando las tecnologías de la información y la comunicación como base. Estos ecosistemas fomentan la coevolución y la interrelación entre múltiples actores, siendo el ecosistema digital un espacio de cooperación por excelencia , que combina las experiencias de forma colaborativa mediante redes digitales . En este sentido, las nuevas tecnologías digitales presentan oportunidades como la posibilidad de generar nuevas estrategias de participación del cliente en el negocio, habilitadas por tecnologías como las plataformas de servicios digitales .

Las actividades de las organizaciones que se alinean con la transformación digital aprovechan la tecnología para redefinir su propuesta de valor, generando una identidad alineada a esta transformación y con múltiples actores diferentes. Por lo tanto, los líderes de las organizaciones deben cambiar su estrategia de negocio, encausándola con la realidad digital, lo que se traduce principalmente en la innovación en los procesos de gestión organizacional y en la comunicación y colaboración con las partes interesadas. De esta forma, las organizaciones deben desarrollar capacidades digitales para utilizar las tecnologías de forma innovadora y mejorar el negocio, a la vez que deben tener la capacidad de liderazgo que les permita visualizar e impulsar el cambio organizacional para obtener una ventaja competitiva, por ejemplo, en lo que respecta a la estrategia de participación del cliente en el negocio, desde una perspectiva de coevolución y cooperación.

En el marco de esta temática de coevolución y de estrategias de negocios con participación directa del cliente, se realiza un estudio de caso con los modelos de negocios digitales de plataformas de streaming, enfocándose en la participación que tengan los usuarios de estas en las redes sociales oficiales en este tipo de servicios. Este estudio se enfoca en el caso de los anuncios de nuevos estrenos del mes de junio del año 2024, de cuatro plataformas de streaming, las cuales son STAR, Netflix, Amazon y MAX, quienes utilizan la red social Instagram para entregar información a sus usuarios, los cuales activamente comentan y participan de estas publicaciones. De esta manera, se analizan 495 comentarios de usuarios de estas plataformas, realizados en las cuentas oficiales de la red social Instagram, para comprender cómo los usuarios podrían participar directamente del negocio. Se evidencia que los usuarios participan proveyendo de información voluntariamente a otros usuarios, complementando el servicio de entrega de información mediante la red social. Junto a este elemento también se identifican otros tipos de comentarios asociados a entregar voluntariamente información a las plataformas de streaming, de forma colaborativa o cooperativa y con expectativas de mejora del servicio. En este sentido, en el caso de estudio analizado, se evidencia cómo un negocio digital coopera con sus usuarios con estrategias de participación directa en el negocio mediante redes sociales, permitiendo la coevolución conjunta entre usuarios y empresas, en el contexto de un entorno digital.

MARCO TEÓRICO

Las organizaciones han desarrollado estrategias de marketing para identificar y conocer a sus diferentes segmentos de clientes de forma tradicional, por ejemplo, mediante encuestas, grupos focales, entrevistas y observaciones en terreno, entre otras. Sin embargo, la nueva realidad digital permite transformar estas estrategias de marketing , al igual que transforma los modelos de negocios. En este marco, la recolección de datos mediante métodos tradicionales como entrevistas y cuestionarios presenta numerosos desafíos .

Entre estos desafíos, destaca la dificultad de acceder a entrevistas debido a los rechazos de las invitaciones o a que los entrevistados rehúsen responder preguntas durante una entrevista aceptada. Esto puede llevar a que los entrevistadores no desafíen a los entrevistados con preguntas valiosas o críticas, limitando así la calidad y cantidad de información obtenida. Además, las entrevistas son costosas y requieren mucho tiempo, lo que puede resultar en más rechazos. Por otro lado, existe una perspectiva que ve al entrevistador como neutral y al entrevistado como proveedor de respuestas objetivas sobre la realidad . Empero, esta idea es cuestionada debido a que el entrevistador puede influir en las respuestas del entrevistado y las entrevistas pueden estar sujetas a diversos sesgos.

Los cuestionarios, por su parte, pueden contener preguntas ambiguas o difíciles de entender, lo que dificultaría que los encuestados las comprendan bien o formulen adecuadamente sus respuestas. Estas dificultades cognitivas deben ser evaluadas antes de implementar los cuestionarios. Además, incluso si estos problemas preliminares se resuelven, la fiabilidad y honestidad de los datos pueden ser cuestionables. Los encuestados podrían no estar bien informados o no prestar suficiente atención al responder, lo que genera problemas incluso cuando las respuestas sean honestas.

Finalmente, tanto las encuestas como las entrevistas y los grupos focales están sujetos a sesgos de deseabilidad social. Esto implica que la validez y confiabilidad de los datos obtenidos mediante métodos tradicionales sean siempre cuestionables, dado que el sesgo de deseabilidad social produce respuestas socialmente aceptables, pero que reducen su objetividad. Es por esta razón que los métodos no tradicionales para el levantamiento de datos tienen relevancia en la investigación de mercado. Una de estas técnicas es la netnografía, la cual permite recopilar información secundaria disponible en Internet de usuarios que responden sus propias preguntas, generando sus propias respuestas, fuera de un sistema tradicional de entrevistas o encuestas. En este sentido, se pueden obtener datos honestos y veraces sobre lo que opinan las personas sobre diferentes temas y, en particular, clientes o usuarios de servicios, quienes no están sujetos a la presión de los sistemas tradicionales de investigación al momento de entregar la información, generándose en espacios digitales o en redes sociales declaraciones y comentarios genuinos sobre las opiniones y percepciones de las personas respecto de diferentes objetos.

De esta forma, las investigaciones netnográficas de marketing en comunidades digitales o en línea son una herramienta que permite proporcionar información sobre el consumidor, la cual no está disponible físicamente en grupos concretos o territorios específicos, además de que esta información se encuentra dispersa o difuminada imperceptiblemente a nivel físico en muchos espacios distantes, generando dificultades logísticas y geográficas, si se aplican métodos tradicionales de investigación de mercado. En el caso de la realidad digital, toda la información física dispersa y de difícil acceso se conecta y converge para generar información de los consumidores en un solo espacio digital, lo cual genera la oportunidad de adaptar las estrategias y técnicas de investigación en marketing al estudio de comunidades en línea. De hecho, las mismas redes sociales o sitios web personales son formas de presentación del consumidor, en que se construyen identidades que se asocian digitalmente a signos, símbolos, objetos materiales y lugares para la proyección de una identidad como una forma de posesión digital.

En la actualidad, los consumidores han avanzado más allá de interpretar textos de los anunciantes de forma pasiva, para crear y compartir sus propias experiencias de consumo en formato multimedia, debido al auge del internet, la difusión de conexiones de banda ancha y la tecnología de comunicaciones móviles porque muchos consumidores participan directamente en línea con las empresas de servicios que contratan, compartiendo experiencias y socializando, generando comunidades virtuales y estableciéndose públicos digitales orientados al consumo . De hecho, estas comunidades virtuales pueden ejercer un poder sobre una marca de forma masiva, estableciéndose un cambio en el antiguo poder de la marca tradicional.

De esta forma, los consumidores interactúan mediante Internet para compartir conocimientos, experiencias y opiniones diariamente, siendo la palabra publicada en Internet una fuerza de mercado importante que influye en la toma de decisiones de los consumidores, haciendo uso de comunidades virtuales como redes sociales y de información, afectando la toma de decisiones, generándose determinantes y efectos de la influencia de la comunidad virtual en procesos de decisión del consumidor, patrones de participación de la comunidad virtual y prácticas de discusión de los miembros más activos de las comunidades. En este sentido, los consumidores utilizan Internet como un vehículo para recopilar información antes de sus decisiones de compra del producto o servicio, transformando a las comunidades de Internet en conductos esenciales para el intercambio de información y experiencia de productos de cliente a cliente, siendo estas comunidades de marca potenciales las herramientas efectivas de retención de clientes y fidelización.

En este marco, como hemos ya mencionado, uno de los métodos no tradicionales para abordar estos desafíos es la denominada netnografía , siendo un método rápido, sencillo y de bajo costo para acceder a grandes volúmenes de información, en comparación con la realización de grupos focales, entrevistas u observaciones en terreno. Esta estrategia netnográfica proporciona información sobre significados y patrones de consumo de las personas que participan en la realidad digital en línea. Una de las definiciones más utilizadas de netnografía es la proporcionada por Kozinets, la cual se caracteriza como una etnografía que se desarrolla en Internet, siendo una metodología de investigación cualitativa que adapta las técnicas de investigación etnográficas para estudiar a las personas y sus comunidades, las cuales están surgiendo a través de las comunicaciones mediadas por computadora. De esta forma, es posible caracterizar el alcance de la participación de los consumidores de un negocio, en un entorno en línea, en la cual se desarrollaría una experiencia interactiva de los consumidores dentro de las comunidades del negocio, además de la creación conjunta de valor entre los participantes de la comunidad y la empresa, permitiendo analizar la alianza específica entre empresas y consumidores.

La investigación mediante el enfoque netnográfico ha tenido una creciente validación por la comunidad científica, indicándose por un aumento constante de la cantidad de publicaciones netnográfica cada año en la base de datos Web of Science, por ejemplo, desde la primera publicación a finales del siglo XX hasta el año 2023, lo cual se puede evidenciar en la figura 1.

Figura 1. Frecuencia de Publicación de Investigaciones con enfoque Netnográfico por año.

Nota: elaboración propia mediante Web of Science.

Los impulsores de este crecimiento en la validación del enfoque netnográfico son los autores con mayor influencia en el campo, indicándose por la cantidad de citaciones que han recibido, destacando el autor Kozinets con 3293 citas, quien también fue el primero en publicar una investigación con enfoque netnográfico en Web of Science en 1997 sobre un estudio de las comunidades en líneas de un programa de televisión denominado Archivos-X creado por Chris Carter, el cual examina el encuadre del estudio de las culturas de fans del programa de televisión como subculturas de patrones de consumo más amplios, enfocándose en la relación entre la cultura de los fans y el comportamiento del consumidor, presentando una visión general de los valores de individualismo y fe de las comunidades, exponiendo una descripción metodológica de este enfoque. Posteriormente, el autor realiza diversas contribuciones a explicar y validar el enfoque metodológico netnográfico, además de participar con diversos autores en investigaciones en la materia. Respecto de las publicaciones más influyentes, también destaca particularmente el autor Kozinets con una publicación del año 2002, alcanzando 1868 citaciones, en la cual se desarrolla el enfoque netnográfico como técnica de investigación de marketing en línea para proporcionar información sobre el consumidor.

METODOLOGÍA

Este estudio se llevó a cabo utilizando un enfoque metodológico cualitativo, aplicando un enfoque netnográfico y técnicas de análisis del discurso. Este enfoque fue seleccionado debido a su eficacia para explorar y comprender las experiencias y opiniones de los usuarios de servicios, permitiendo identificar contenidos que influyen en los comportamientos de las personas. El objetivo de la investigación es describir las características de los constructos evidenciados en los comentarios emitidos en redes sociales sobre servicios de streaming.

En particular, se enfoca en los comentarios realizados en Instagram a los anuncios de estrenos e incorporaciones al catálogo para el mes de junio de 2024 de cuatro servicios de streaming: STAR, Netflix, Amazon y Max. Para llevar a cabo el análisis del discurso, se seleccionaron 495 comentarios emitidos en las cuentas oficiales de Instagram de las plataformas de streaming para América Latina, recopilando un corpus de textos que incluye comentarios relacionados con usuarios de estos servicios. Antes del análisis del discurso se realizó una fase de preprocesamiento de datos para limpiar y preparar los textos, capturándolos desde las redes sociales de las cuatro plataformas. En esta fase se aplicaron técnicas de detección de categorías frecuentes para identificar tipos clave de comentarios, permitiendo agruparlos en conjuntos con significado similar.

Para identificar los temas más recurrentes y relevantes en el corpus de texto constituido por los comentarios en redes sociales, empleamos técnicas de análisis de temas basadas en modelos de agrupamiento de texto. Estos modelos nos permitieron identificar patrones y temas comunes en los textos del corpus, ayudándonos a comprender mejor a los usuarios de servicios de streaming. Concretamente, se codificaron los comentarios según su significado, construyendo así frecuencias de los códigos más recurrentes. Para estudiar las relaciones semánticas entre los comentarios agrupados en códigos, se utilizaron técnicas de análisis de redes semánticas mediante la identificación de coocurrencias en la codificación. Esto significa que un segmento de un comentario pudo estar codificado en más de un código y, por lo tanto, agrupado en más de un modelo de frases. Estas técnicas permitieron visualizar y analizar las relaciones entre los términos en el corpus y cómo estos se relacionan con otros conceptos mediante una matriz de coocurrencias. Por ejemplo, el comentario: “Qué bueno que agreguen mean girls me dolió mucho cuando la quitaron 😭😭😽”, presenta tanto satisfacción como insatisfacción en la misma frase. Este comentario fue agrupado en el código de satisfacción, junto a otras frases como “Hahaha muchas gracias! 😊” y también en el código de insatisfacción, junto a frases como “Tan malos los estrenos borran y suben películas y algunas ya están en plataformas y son súper antiguas @netflixlat”.

En este sentido, se analizaron los comentarios emitidos por los usuarios, identificando categorías conceptuales representativas de los contenidos presentes en los enunciados textuales, así como sus vínculos semánticos mediante las coocurrencias de codificación. Estos fueron susceptibles de ser graficados en un mapa de procesos mediante el software Bizagi Modeler. Los resultados revelaron constructos compuestos por segmentos de discurso que generan mapas de categorías útiles para describir a los usuarios de servicios de streaming. Este conocimiento es esencial para la cocreación, colaboración y coevolución, enmarcado en la estrategia de involucrar a los clientes o usuarios en el negocio.

RESULTADOS

Los resultados del análisis netnográfico permitieron construir un corpus de texto de 495 comentarios realizados en redes sociales, particularmente en la red social Instagram, en cuatro servicios de streaming: STAR, Amazon, Netflix y MAX; en relación con los estrenos por realizarse en el mes de junio del año 2024. La frecuencia de comentarios por cada plataforma de streaming fue diversa, siendo Netflix y MAX las plataformas con más comentarios, mientras que Amazon fue la que menos comentarios mantuvo. A continuación, se presenta esta información en la tabla 1.

En el corpus de texto de 495 comentarios se realizó un análisis sobre la frecuencia de palabras, destacando las categorías conceptuales más utilizadas por los usuarios cuando comentan. En este caso, la palabra “cuando o cuándo”, en relación con una pregunta temporal, destaca como la más utilizada, configurando en conjunto una frecuencia agregada de 64 menciones, refiriéndose mayormente a una situación de búsqueda de información o demanda por servicios, lo cual se puede ejemplificar en las siguientes frases: “y cuando la nueva temporada de 911?”, “Para cuándo las Nuevas temporada de 911 y de Los Simpson” o “Station 19??? 👀👀👀 Cuando??”. Estas categorías frecuentes se utilizaron para iniciar la codificación inductiva, resultando en una agregación de frases más amplias que mantenían sentidos similares, aunque no utilizaran la palabra clave “cuando”.

Particularmente se generó la codificación “Demanda” y “Búsqueda de información” para representar diferentes comentarios con este sentido y agruparlos en una codificación más general. Ejemplos de estas frases son: “Suban DAVE EL BARBARO!!!!!” o “Repongan películas y series que eliminaron: Big Shot, La princesa, El Mundo Según Jeff Goldblum, El diario de Alaska, Rosalina, El grito de las mariposas, etc.”. A continuación, se muestra la tabla 2 con frecuencias de las categorías más utilizadas en los comentarios de usuarios de streaming.

La agrupación de diferentes comentarios con sentidos generales en códigos específicos generó la posibilidad de construir una definición operacional de cada código, en función del significado de sus comentarios agrupados, a la vez que una frecuencia de codificaciones. Por ejemplo, el código “Demanda” fue el que tuvo mayor frecuencia de codificación en diferentes comentarios, los cuales permitieron agrupadamente interpretarlo como: “Comentarios que reflejan las expectativas y necesidades de los usuarios respecto a la disponibilidad y lanzamiento de contenido en la plataforma de streaming. Estos comentarios suelen expresar frustración o impaciencia por retrasos en el lanzamiento, así como solicitudes directas de nuevos contenidos o la continuación de series ya existentes”. Cada código con su frecuencia y definición operacional es representado en la tabla 3.

Con el propósito de ejemplificar las frases empíricas que fueron agrupadas para construir las codificaciones más representativas, se presenta la tabla 6 de códigos asociados con cuatro ejemplos típicos de comentarios, los cuales permiten visualizar el material empírico desde el cual se construyeron las definiciones operacionales de la tabla 3.

Cada comentario pudo ser codificado en más de un código a la vez, generando traslapes entre ellos. Por ejemplo, el comentario “Qué bueno que agreguen mean girls me dolió mucho cuando la quitaron 😭😭😽” representa a la codificación satisfacción, debido a que están feliz por una nueva incorporación al catálogo, a la vez que insatisfacción, al mencionar el desagrado de que antes no estuviera en el catálogo el servicio en particular de streaming. De esta forma, se genera un traslape de satisfacción e insatisfacción en el mismo comentario. Esta situación de traslape se puede evidenciar en diferentes comentarios, por ejemplo, en el comentario “Vuelvan a poner las películas de Barbie y quiten las nuevas 😞” se traslapa la demanda por las películas de Barbie y la insatisfacción por las nuevas películas en la materia. Estos traslapes permitieron generar una matriz de coocurrencias, la cual identificó la frecuencia de estos traslapes, para interpretar estas superposiciones como vínculos semánticos entre las categorías de codificación. Estos vínculos identificados en las frecuencias de coocurrencias son representados en un mapa de procesos que permite visualizar la organización general de estos códigos en una estructura de consenso más amplia (figura 2). Esto se puede visualizar en la tabla 5 de coocurrencias, que sustenta los vínculos semánticos del mapa de procesos de la figura 2.

Figura 2. Mapa de Codificación de los comentarios de Usuarios de Streaming.

Nota: elaboración propia mediante Bizagi Modeler.

Este mapa de procesos de la figura 2 ilustra cómo los usuarios de una plataforma de streaming interactúan con el servicio y cómo sus comentarios se clasifican en diferentes categorías. El proceso comienza con los usuarios del público de streaming, representado por el círculo verde en la parte izquierda del diagrama. La primera actividad es la búsqueda de información, en la cual, los usuarios buscan detalles sobre el contenido disponible, futuros lanzamientos y otros aspectos de la plataforma. Algunos ejemplos de comentarios en esta etapa incluyen: "¿Tienen problemas de derechos o algo que se demoran tanto en la segunda temporada de Thundercats?" y "¿Cuándo subirán más novelas turcas y las temporadas faltantes de Secretos de familia y Amor eterno?". Después de la búsqueda de información, hay una decisión, representada por un rombo que determina si la información obtenida satisface la demanda del usuario. Si la información no satisface, los usuarios pasan a expresar su demanda, reflejando sus expectativas y necesidades respecto al contenido y los servicios de la plataforma. Ejemplos de comentarios en esta etapa incluyen: "No puedo entender por qué hay que esperar tanto tiempo, por ejemplo, fuimos los afortunados se terminó de emitir en Estados Unidos en mayo y va a estar recién disponible en agosto. Esto simplemente no tiene sentido". La insatisfacción ocurre cuando las expectativas de los usuarios no son satisfechas, ya sea por retrasos, problemas técnicos o falta de contenido deseado. Algunos ejemplos de comentarios en esta categoría son: "Yo pensé que se estrenaría Godzilla y Kong 😢😢" y "El audio es muy bajo". Además, los usuarios reciben la entrega de información por parte de otros usuarios, de forma colaborativa, en la que se les proporcionan detalles específicos sobre el contenido y los servicios mediante la publicación que comentan o los comentarios de otros usuarios. Ejemplos de comentarios en esta etapa incluyen: "Grey's Anatomy se tiene que emitir primero en Sony Channel. Una vez terminado el periodo de primera pantalla, puede pasar a Disney+" y "Aguas Siniestras De Blumhouse Puede Que Llegue A Mes Julio Sino Más Tardar A Mes De Agosto", siendo respuestas de los mismos usuarios a otros usuarios. La satisfacción de los usuarios se evalúa después de recibir la información. Si los usuarios están contentos con el servicio y el contenido o con la información proporcionada por otros usuarios, pasan a expresar su satisfacción. Ejemplos de comentarios en esta etapa incluyen: "Mis aventuras con Superman es de lo mejor que hay 💙❤️💙❤️" y "¡Qué emoción! Por fin llegará a streaming Five Nights At Freddy's y Trolls 3: Se armó la banda. No puedo perdérmela". Los comentarios de satisfacción o insatisfacción a menudo son ratificados por otros usuarios, creando un efecto de validación y comunidad. Algunos ejemplos de ratificación son: "Usuario 1: CUANDO ACECHA LA MALDAAAAAAAAAD. La MEJOR película de terror de los últimos años. - Respuesta de Ratificación Usuario 2: Peliculón! ¡Casi vomité con el final en el cine!" y "Usuario 1: Yo pensé que se estrenaría Godzilla y Kong 😢😢. - Respuesta de Ratificación Usuario 2: También pensé :(.”. El proceso concluye una vez que se haya evaluado la satisfacción del usuario y producido una ratificación o insatisfacción. Este estado se representa por el círculo rojo en la parte derecha del diagrama.

Finalmente, este mapa de procesos muestra un ciclo de interacción de los usuarios con una plataforma de streaming, destacando cómo buscan información y proveen de información al mismo tiempo de forma colaborativa, expresan sus demandas y cómo sus experiencias resultan en satisfacción o insatisfacción, con la posibilidad de que sus comentarios sean ratificados por otros usuarios. Entender este flujo es relevante para las plataformas de streaming, dado que les permite identificar áreas de mejora y gestionar mejor las expectativas de sus usuarios, haciendo a los usuarios partícipes del negocio de forma más directa.

CONCLUSIONES

El análisis netnográfico realizado sobre los comentarios en redes sociales respecto a los servicios de streaming ha permitido extraer información sobre las percepciones y comportamientos de los usuarios. A través de la metodología netnográfica se han identificado constructos claves que reflejan las expectativas, satisfacciones e insatisfacciones de los usuarios, además de sus demandas y necesidades de información, junto con la acción colaborativa de proveer información de forma voluntaria a otros usuarios. Los resultados revelan que las plataformas de streaming enfrentan un conjunto variado de expectativas por parte de sus usuarios, en el que la demanda y la entrega de información se presentan como las categorías más frecuentes, destacando que más usuarios proveen de información de forma voluntaria que usuarios que demandan información. Los usuarios no solo buscan o proveen detalles específicos sobre el contenido y lanzamientos futuros, sino que también expresan sus expectativas y necesidades de manera explícita. Esto pone de manifiesto la importancia de una comunicación clara y efectiva por parte de las plataformas para mantener la satisfacción del usuario, a la vez que destaca el rol de los usuarios más activos por proveer de información a otros usuarios, complementando el servicio de información de la plataforma de streaming y generando un proceso de cooperación entre usuarios y empresas, interpretable también como un proceso de coevolución y cocreación en el servicio de streaming.

Las categorías de satisfacción e insatisfacción, aunque presentes en menor medida que la demanda y la entrega o búsqueda de información son cruciales para entender los factores que influyen en la percepción de los servicios. La satisfacción está ligada principalmente al contenido disponible y las experiencias positivas con nuevas incorporaciones al catálogo. En contraste, la insatisfacción se asocia con problemas técnicos, retrasos en lanzamientos y decepciones con el contenido ofrecido.

La ratificación de comentarios, aunque menos frecuente, muestra la validación y el apoyo entre usuarios, creando un sentido de comunidad virtual. Este aspecto es relevante para las plataformas, debido a que el respaldo de opiniones puede influir significativamente en la percepción general del servicio, a la vez que la comunidad se conforma como un espacio de poder al momento de juzgar el servicio de streaming, el cual es independiente de la misma empresa. El análisis de coocurrencias ha permitido identificar vínculos semánticos entre las categorías, mostrando cómo un solo comentario puede reflejar múltiples codificaciones. Este enfoque ha facilitado la visualización de un mapa de procesos que ilustra el ciclo de interacción de los usuarios con las plataformas de streaming, desde la búsqueda de información hasta la expresión de satisfacción o insatisfacción.

En este contexto, las empresas y los consumidores coevolucionan en un ecosistema digital dinámico y descentralizado , en el cual, la interacción constante y colaborativa redefine las expectativas y el comportamiento de los usuarios. Las plataformas de streaming deben adaptarse a las demandas emergentes de los consumidores, quienes, a través de sus comentarios y sugerencias, contribuyen significativamente a la mejora continua de los servicios ofrecidos.

A pesar de estos resultados, una de las principales limitaciones del estudio es la presencia de usuarios falsos y automatizados, conocidos como bots, que realizan comentarios favorables a las marcas, impulsados por estas. Una solución a este problema se encuentra en el enfoque netnográfico, el cual puede abordar la investigación de usuarios de manera cualitativa. Normalmente, los bots muestran un comportamiento virtual menos confiable y más limitado, restringiendo su participación a los comentarios para los que fueron programados. En este contexto, los usuarios reales en Internet utilizan sus perfiles o plataformas para construir su identidad, proyectando sus valores culturales en forma de posesión digital. Esto genera contradicciones e inconsistencias, junto con actividades digitales diversas y no alineadas con una marca específica. Por el contrario, los bots presentan un comportamiento consistente y limitado a su programación. De esta manera, la cantidad y el tipo de actividad del usuario pueden evaluarse netnográficamente para validar la información. Una actividad excesivamente alineada con la marca junto con una actividad reducida en otras áreas del perfil digital podrían indicar un comportamiento automatizado. Sin embargo, el análisis netnográfico permite a las empresas captar y comprender en profundidad las experiencias y necesidades de sus usuarios, estableciendo redes de cooperación que facilitan la cocreación de valor. Esto no solo fortalece la relación empresa-consumidor, sino que también posiciona a los clientes como actores claves en la innovación y mejora de los servicios, fomentando un ciclo continuo de retroalimentación y adaptación o reconfiguración de sus capacidades dinámicas.

Las plataformas de streaming, al integrar las perspectivas y experiencias de los usuarios en sus estrategias, pueden desarrollar modelos de negocio con estrategias de participación de los usuarios y alineados con las expectativas del mercado digital. En conclusión, este estudio proporciona una comprensión de los usuarios de servicios de streaming y sus interacciones en redes sociales. Los resultados obtenidos permiten identificar áreas de mejora y diseñar estrategias más efectivas para satisfacer las expectativas de sus usuarios, promoviendo la cocreación, la coevolución y la colaboración como elementos clave para el éxito en el competitivo mercado del streaming. La transformación digital y la cocreación de valor son esenciales para que las plataformas de streaming mantengan su relevancia y competitividad en un entorno empresarial en constante cambio. La netnografía se presenta como una herramienta valiosa para captar la voz del cliente, facilitando la coevolución y la adaptación continua en el ecosistema digital.

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