DESARROLLO DE MEDIOS DE COMUNICACIÓN SOCIAL Y WEB 2.0 EN LAS MAYORES CADENAS HOTELERAS
3. VISIBILIDAD ONLINE DEL SECTOR HOTELERO: ESTUDIO EMPÍRICO
3.1 Metodología
El análisis de la visibilidad de las cadenas hoteleras se estructura en dos fases. Inicialmente, se lleva a cabo un estudio descriptivo de la utilización de las herramientas de la web 2.0 y de los medios de comunicación social por parte de las cadenas hoteleras. La segunda fase consiste en analizar las causas que determinan el mayor o menor desarrollo de estas tecnologías en el sector propuesto.
Para el análisis de la utilización que las cadenas hoteleras hacen de las aplicaciones de la web 2.0, siguiendo la metodología aplicada por Elia, Margherita y Taurino (2009) y Bonsón y Flores (2011), se examina la página web oficial de cada una de ellas para localizar los siguientes ítems: 1. Blogs; 2. Podcasts;
3. Vodcasts; 4. Canales RSS; 5. Widgets; 6. Mashups; 7. Webcasts; 8. Link al canal oficial de YouTube; 9.
Link a la cuenta oficial de Twitter; 10. Link a la página oficial de Facebook. Los ítems se han valorado de forma dicotómica, si el ítem está disponible se puntúa con un 1 y si no está disponible con un 0.
Respecto al estudio de los medios de comunicación social, cada uno de ellos se ha medido a través de diferentes ítems como el número de grupos, el número de seguidores o el número de visitas. Los medios de comunicación analizados han sido Twitter, Facebook, YouTube y Google blogs (también se examinaron LinkedIn y Flickr pero no se han incluido en el trabajo dados los escasos resultados obtenidos). En Twitter se verificaron los siguientes ítems: 1. Tiene cuenta oficial en Twitter; 2. Número de seguidores; 3. Número de tweets; 4. Número de páginas que está siguiendo. En Facebook se comprobaron los siguientes: 1. Tiene página oficial en Facebook; 2. Número de páginas-grupos de los que es fan la cadena hotelera; 3. Número de fans; 4. Número de visitas; 5. Número de personas que están hablando de la cadena hotelera; 6. El éxito de la página de Facebook, calculado, dividiendo el número de personas que están hablando de la cadena hotelera entre el número de fans. En YouTube se examinaron los siguientes: 1. Tiene canal oficial en YouTube; 2.
Número de suscriptores; 3. Número de reproducciones de vídeo. Finalmente, en Google blogs, siguiendo la metodología aplicada por Bonsón et al. (2011), se ha chequeado el número de blogs indexados cuando se busca el nombre oficial de la cadena hotelera en Google blogs.
La segunda fase del análisis se corresponde con la parte empírica. Así, para poder analizar la influencia de factores independientes en el desarrollo de estas tecnologías en el sector hotelero, necesitamos primero cuantificar el nivel de uso de estas aplicaciones. Con este objetivo se ha clasificado cada cadena hotelera de
acuerdo a un índice de visibilidad (IV) compuesto por los 10 ítems empleados anteriormente en el análisis la página web oficial. El IV de cada cadena hotelera se calcula como el cociente entre la suma de los ítems que estaban disponibles (se puntuaron con un 1) y el número total de ítems (10 ítems). Hay que tener en cuenta que en análisis de la web se incluyeron ítems relativos a la presencia de la cadena hotelera en YouTube, Twitter y Facebook, por lo que el IV se basa tanto en el análisis de la disponibilidad de estos ítems en la página web de las cadenas hoteleras y en la presencia de las mismas en los medios de comunicación social seleccionados.
Una vez definida la variable dependiente (IV), tomando como referencia investigaciones sobre transparencia, visibilidad, páginas web y redes sociales (Ardichvili et al., 2006; Balim y Dogerlioglu, 2011;
Bertot, Jaeger y Grimes, 2010; Bonsón y Flores, 2011; Celaya et al., 2009; Claver, Andreu y Quer, 2006;
Riege, 2007) se han seleccionado los posibles factores capaces de promover el desarrollo de las herramientas de la web 2.0 y los medios de comunicación social en el sector hotelero, los cuales se han testado mediante un modelo de regresión múltiple. Los factores explicativos considerados se sintetizan en la tabla 1, que indica las unidades de medida utilizadas y las relaciones esperadas con el índice de visibilidad.
Tabla 1. Factores explicativos
FACTOR MEDIDA RELACIÓN ESPERADA
Tamaño (T.HAB) -Nº de habitaciones en 2010 (Log. Neperiano) Positiva Tamaño (T. HOT) -Nº de hoteles en 2010 (Log. Neperiano) Positiva Cifra de ventas (C.VENT) -Facturación en 2010 en euros (Log. Neperiano) Positiva Antigüedad (ANTI) - Nº de años en funcionamiento Positiva Penetración de internet
(P.INTER)
-Nivel de penetración de internet en el país en el que se encuentra la cadena hotelera
(www.internetworldstats.com)
Positiva Penetración de las redes
sociales (P.REDES)
- Nivel de penetración de las redes sociales en el país en el que se encuentra la cadena hotelera (http://globalwebindex.net/)
Positiva
3.2 Ámbito de Estudio
La muestra del estudio comprende las 50 cadenas hoteleras más grandes del mundo, según el HOTELS´ 325 Ranking 2010 (http://www.marketingandtechnology.com/repository/webFeatures/HOTELS/2011_HOTELS _325.pdf). Concretamente, representan el 76,03% del total de habitaciones y el 80,28% del total de hoteles que suman las cadenas hoteleras de este ranking. Por lo tanto, los resultados obtenidos de este estudio podría ser un indicador de la tendencia del sector. Los datos utilizados para el análisis empírico se han extraído de los informes anuales de 2010 que figuran en la web corporativa de cada cadena hotelera.
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Con respecto a las regiones geográficas de las cadenas hoteleras examinadas, se observa que están más o menos uniformemente distribuidas entre América, Europa y Asia (tabla 2).
Tabla 2. Distribución geográfica y por antigüedad
CONTINENTE % ANTIGÜEDAD
América 44% AÑOS % AÑOS %
Europa 34% 0 - 10 14% 51 - 60 10%
Asia 22% 11 - 20 12% 61 - 70 4%
Oceanía 0% 21 - 30 10% 71 - 80 6%
África 0% 31 - 40 12% 81 - 90 10%
41 - 50 10% 91 - 100 0%
+ 100 12%
En cuanto a la edad de las mismas (ver tabla 2), la media se sitúa en torno a las seis décadas. Sin embargo, los datos presentan una desviación estándar de 56,92 años. Esta alta dispersión se debe a las cadenas hoteleras de nueva creación, que provienen recientes fusiones y adquisiciones del sector.
3.3 Análisis de los Resultados
En la tabla 3 recogemos los resultados del análisis efectuado sobre el uso de las herramientas de la web 2.0 y de las plataformas de comunicación social. En términos generales, se observa que en ambos casos es baja su utilización siendo las más aplicadas las plataformas de comunicación social.
De acuerdo con la disponibilidad de las herramientas de la web 2.0, la más utilizada es el canal RSS que alcanza el 30% de la muestra. Por el contrario, las herramientas menos utilizadas han sido los mashups (4%) seguido de los postcads y webcasts (6%). En una posición intermedia se encuentran los blogs y los vodcast con una media de 4 puntos, respectivamente.
Con respecto a las plataformas de comunicación social, se observa que las más visible es Facebook. Con seis puntos menos (40%) le sigue Twitter, mientras que solo un 20% de los hoteles analizados cuentan con un canal oficial de Youtube. Por otro lado, hemos de recordar que tal y como se indica en la metodología, además de las plataformas recogidas en la tabla 3 fueron examinadas otras plataformas tales como Linkedlin o Flirck sin embargo debido a su escasa visibilidad no fueron incluidas en este estudio.
Tabla 3. Utilización de web 2.0 y medios de comunicación social CADENAS
HOTELERAS MEDIOS DE COMUNICACIÓN SOCIAL MEDIA
N %
Tiene cuenta oficial en Twitter (40%) 20
Blogs 4 8% Número de seguidores 32.962
Podcasts 3 6% Número de tweets 2.914
Vodcasts 4 8% Número de páginas que está
siguiendo 2.601
Canales RSS 15 30%
Tiene página oficial en Facebook (46%) 23
Widgets 3 6% Número de páginas-grupos de
los que es fan 42
Mashups 2 4% Número de fans 524.673
Webcasts 3 6% Número de visitas 332.326
Link al canal oficial de
YouTube 10 20% Número de personas que están
hablando de ella 12.957
Link a la cuenta oficial de
Twitter 20 40% Éxito de la página de Facebook (2,4%)
Link a la página oficial de
Facebook 23 46%
YouTube
Tiene canal oficial en YouTube (20%) 10 Número de suscriptores 6.667 Número de reproducciones de
video 5.179.818
Google Número de blogs indexados en
Google blogs 279.581
En relación con las plataformas sociales utilizadas por la muestra, se observa que casi la mitad de los hoteles analizados carece de plataforma de comunicación social siendo únicamente nueve las cadenas hoteleras que disponen de las 3 plataformas y otras nueve las que están presentes en 2 plataformas. Tal y como se observa en la tabla 3, Facebook es la plataforma con mayor número medio de suscriptores con 524.673, seguida de Twitter con un promedio de 32.962 seguidores, Sin embargo, es en Youtube donde se observa el mayor número medio de visitas con 5.179.818.Asimismo, la media de blogs indexados que se obtiene al buscar el nombre oficial de los hoteles analizados es de 279.581.
El nivel de interacción en Facebook medido según “numero medio de personas están hablando de esto”
nos indica que 12,957 son el promedio de personas que han generado interacciones diversas con la página, por lo que se demuestra que Facebook está siendo de gran interés para la audiencia y que son numerosas las personas conectadas con la comunidad. Asimismo, los datos indican que el “éxito de una página” es de un 2.04%. En línea con Bonsón y Flores (2011) a partir del 5 % se considera que el éxito de la página Facebook
de una organización es adecuado. En los hoteles analizados obtienen un 2,4% por lo que se puede considerar un nivel de éxito moderado.
De acuerdo al segundo objetivo se presentan los resultados del análisis de los factores determinantes que afectan al mayor uso de las herramientas web 2.0. Para ello, se ha utilizado un análisis de regresión múltiple, y al suponerse que las variables objeto de estudio presentan relaciones de tipo lineal, se ha seleccionado como técnica estadística la Regresión Lineal Múltiple.
Una vez comprobadas las hipótesis de partida del modelo (linealidad, homocedasticidad, normalidad, independencia y no colinealidad) se presenta la matriz de correlaciones de Pearson (ver tabla 4). Como puede comprobarse la matriz existe una moderada correlación (0,68) entre las dos variables que miden el tamaño de la organización. En menor medida, se observa una baja correlación entre el tamaño de la organización, medida por el total de habitaciones, y las variables volumen de ventas y edad de la organización. Por tanto, la inexistencia de correlaciones elevadas y significativas entre la variable dependiente y las independientes nos da una idea de los resultados de la regresión, que presumiblemente contará con un ajuste medio-bajo y pocas variables significativas.
Tabla 4. Matriz de correlaciones de Pearson
IV T.HAB T.HOT C.VENT ANTI P.INTER P.REDES
IV 1
T.HAB 0,059 1
T.HOT -0,208 0,685** 1
C.VENT 0,218 0,490** 0,253 1
ANTI 0,277 0,339** 0,284* 0,227 1
P.INTER 0,169 0,132 0,083 0,205 0,088 1
P.REDES 0,156 0,224 0,202 0,207 0,034 -0,092 1
*La correlación es significativa al nivel 0,05 (bilateral). **La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).
De acuerdo al análisis efectuado (ver tabla 5), la capacidad explicativa del modelo resultante, medida a través del R cuadrado corregido, es de un 30,4% por lo que como ya se sospechaba el ajuste es moderado. En cuanto a la significatividad de las variables, solo 3 de los 6 factores independientes son significativos.
En línea con el trabajo de Paroutis y Al Saleh (2009), se observa una relación significativa y directa entre antigüedad de la organización y el uso de la web 20.0 (2,243*). Por tanto, aquellos hoteles con mayor edad son los que más se interesan en utilizar las herramientas de comunicación web 2.0. Asimismo se observa que, el tamaño afecta positivamente a un mayor uso de mecanismos de interacción de acuerdo el trabajo de Bonsón y Flores, (2011) que evidencian la relación positiva del tamaño en el mayor uso de las web de organizaciones financieras. Asimismo, los resultados coinciden con el trabajo Claver, Andreu y Quer (2006) que señalan que los hoteles de mayor tamaño son los que realizan mayores estrategias crecimiento.
Es neutra la relación entre la variable cifra de ventas y la mayor utilización de la web 2.0 por lo que en este trabajo no se comparte los resultados de Claver, Andreu y Quer (2006) que evidencian que aquellos hoteles con ingresos elevados aplican en mayor medida estrategias de crecimiento. Asimismo, no se confirma relación alguna entre las variables nivel de penetración de internet y nivel de penetración de las redes sociales en línea con el trabajo sobre entidades financieras de Bonsón y Flores (2011).
Tabla 5. Resultados de la regresión MODELO
COEFICIENTES NO ESTANDARIZADOS
COEFICIENTES
TIPIFICADOS T
B ERROR TÍPICO BETA
(Constante) T.HAB T.HOT C.VENT ANTI P.INTER P.REDES
-0,496 0,147 0,128 -0,006 0,001 0,100 0,121
0,383 0,051 0,032 0,016 0,000 0,081 0,076
0,832 1,046 -0,063 0,286 0,152 0,198
-1,298 2,886**
4,047**
-0,410 2,243*
1,230 1,585 R R cuadrado R cuadrado corregido Error típ. de la estimación Durbin-Watson
0,624 0,389 0,304 0,152 2,025
*La correlación es significativa al nivel 0,05 (bilateral). **La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).