Adoption And Recurrent Use Intention Of Mim Chatbots In Restaurant Selection

Abstract

Esta tesis doctoral investiga los factores determinantes de la adopción inicial y la intención de uso recurrente de chatbots implementados en plataformas de Mensajería Instantánea Móvil (MIM) como herramientas de apoyo durante la fase de pre-compra para la obtención de recomendaciones de restaurantes. En el contexto actual de digitalización exponencial y sobreabundancia informativa, los consumidores enfrentan dificultades para seleccionar restaurantes entre múltiples opciones disponibles. Los chatbots MIM emergen como una solución tecnológica prometedora que permite simplificar el proceso de búsqueda y evaluación gastronómica mediante interacciones conversacionales naturales en plataformas familiares como WhatsApp o Facebook Messenger. Objetivos El objetivo general es analizar la adopción y la intención de uso recurrente de chatbots MIM para recomendaciones de restaurantes. Los objetivos específicos incluyen: (1) explicar la adopción inicial evaluando la capacidad predictiva del modelo UTAUT2 e identificando beneficios y barreras percibidos; y (2) explicar la intención de uso recurrente mediante la validación y extensión del modelo UTAUT2 con factores tecnológicos emergentes. Metodología Se adoptó un enfoque metodológico mixto, principalmente cuantitativo, basado en tres estudios empíricos secuenciales utilizando el chatbot real "Ask Vicente". El análisis se realizó mediante Modelado de Ecuaciones Estructurales basado en Mínimos Cuadrados Parciales (PLS-SEM) con SmartPLS 4.0.

Estudio Empírico 1: Adopción inicial con usuarios generales de chatbots en España Estudio Empírico 2: Intención de uso recurrente con usuarios de WhatsApp Estudio Empírico 3: Modelo extendido con usuarios de Facebook Messenger, complementado con análisis cualitativo de 9000+ conversaciones reales

Marco Teórico La investigación se fundamenta en el modelo UTAUT2 (Teoría Unificada de Aceptación y Uso de la Tecnología 2), específicamente diseñado para contextos de consumo voluntario. Este modelo integra siete determinantes: Expectativa de Rendimiento, Expectativa de Esfuerzo, Influencia Social, Condiciones Facilitadoras, Motivación Hedónica, Valor del Precio y Hábito. Se complementa con factores tecnológicos emergentes (privacidad, confianza, seguridad percibida). Resultados Principales Los análisis revelaron patrones diferenciados entre adopción inicial y uso recurrente: Adopción inicial: Los factores más determinantes fueron el Hábito preexistente, la Influencia Social, la percepción de Seguridad del Sistema y las Condiciones Facilitadoras. La Expectativa de Rendimiento resultó ser una condición necesaria. Uso recurrente: Los motores clave fueron consistentemente la Motivación Hedónica y el Valor del Precio. Para usuarios de WhatsApp también influyeron la Expectativa de Esfuerzo y el Hábito, mientras que para Facebook Messenger solo fueron significativos los dos primeros factores. Los factores tecnológicos emergentes (privacidad, confianza, seguridad) no mostraron influencia directa significativa en el uso recurrente, sugiriendo que estas preocupaciones se resuelven tras la adopción inicial.

Contribuciones Las contribuciones científicas principales incluyen: (1) la extensión y validación del modelo UTAUT2 al dominio específico de chatbots MIM para recomendaciones gastronómicas; (2) la identificación de factores diferenciales entre adopción inicial y uso recurrente; (3) el análisis comparativo entre plataformas MIM; (4) la exploración del rol de factores tecnológicos emergentes; y (5) el uso de datos reales de usuarios interactuando con un chatbot funcional. Implicaciones Prácticas Para diseñadores de chatbots se recomienda priorizar la usabilidad, crear experiencias conversacionales agradables y asegurar transparencia y seguridad. Para profesionales de marketing es crucial comunicar el valor añadido, fomentar la influencia social positiva y desarrollar estrategias para promover el hábito de uso. Conclusiones Esta investigación demuestra que los chatbots MIM representan una herramienta con potencial significativo para transformar la búsqueda y selección de restaurantes. El éxito depende de un equilibrio entre funcionalidad, facilidad, seguridad, disfrute y valor percibido, consolidando su rol como canal emergente en el ecosistema digital de la restauración