Diseño de una estrategia de gestión de reseñas para fortalecer la confianza del consumidor digital

Resumen

Este estudio diseña un marco teórico-práctico para evaluar el impacto de estrategias de gestión de reseñas en la confianza del consumidor digital en plataformas de comercio electrónico, mediante un enfoque mixto secuencial explicativo con una muestra de n = 750 consumidores latinoamericanos (18-65 años, nivel socioeconómico medio-alto, usuarios activos de Amazon, Mercado Libre o Linio). Los resultados, obtenidos mediante modelos de ecuaciones estructurales y análisis de mediación, confirman que la autenticidad percibida de las reseñas media significativamente la relación entre estrategias de gestión de contenido y niveles de confianza (β = 0,21, p < 0,001), incluso controlando variables demográficas y experiencia previa. La percepción de transparencia en respuestas a reseñas negativas incrementa la autenticidad percibida (β = 0,38, p < 0,001), mientras que la literacidad digital modera la percepción de sesgo algorítmico (F(2, 747) = 18,42, p < 0,001), revelando que usuarios con mayor capacidad crítica perciben menos manipulación. El análisis cualitativo complementa estos hallazgos, evidenciando que narrativas de teoría de la conspiración algorítmica y demandas de transparencia dinámica (ej.: visibilidad de distribución de calificaciones) son clave para reconstruir confianza. Las escalas psicométricas validadas para medir confianza digital, autenticidad percibida y sesgo algorítmico en contexto latinoamericano ofrecen herramientas para diseñar estrategias accionables, destacando que la autenticidad no es un filtro estático, sino un constructo dinámico que reconfigura la confianza en función de la percepción de equidad procedural y coherencia entre lo comunicado y lo experimentado por los usuarios.