Enfoques metodológicos para medir el efecto de la gamificación en la intención de uso del comercio electrónico. Aplicación al mercado español (2023)

1. introducción o motivación de la tesis En los últimos años, la gamificación se ha convertido en una herramienta innovadora y prometedora, aplicable dentro de una gran variedad de contextos para motivar a los individuos y animar determinados comportamientos (Richter, Raban y Rafaeli, 2015). La gamificación pretende aprovechar el poder motivacional de los juegos mediante la aplicación de elementos de diseño de juego (por ejemplo, puntos, niveles, medallas, tablas de clasificación, desafíos, colaboración, competencia, azar, etc.) en contextos que no son de juego (Deterding, Dixon, Khaled y Nacke, 2011; Seaborn y Fels, 2015). La inclusión de elementos de juego en el consumo de productos (bienes y servicios) puede incrementar la diversión y satisfacción de la experiencia, que a su vez se podría traducir en una mayor motivación y compromiso o “engagement” de los individuos (Deterding et al., 2011).

El desarrollo de las nuevas tecnologías y la evolución de la industria de los videojuegos han favorecido el aumento del uso de las llamadas “mecánicas de juego” en contextos no lúdicos. Los juegos digitales están siendo cada vez más populares entre todas las edades, con independencia del género, en los últimos años (Williams, Martins, Consalvo y Ivory, 2009; Entertainment Software Association, 2019). Los individuos suelen sentirse profundamente atraídos por los videojuegos ya que éstos cuentan con un alto potencial motivacional (Rigby y Ryan, 2011; Hense y Mandl, 2014). El rápido crecimiento de la industria del videojuego está propiciando que expertos busquen los factores que provocan el éxito y el engagement de los videojuegos, aumentando al mismo tiempo el interés en la gamificación en distintas áreas y por parte de la academia (Hamari, Koivisto y Sarsa, 2014; Robson, Plangger, Kietzmann, McCarthy y Pitt, 2015).

No hay duda de que la gamificación tiene potencial para influir en el comportamiento de los individuos (Buckley y Doyle, 2016). De este modo, la psicología aparece estrechamente relacionada con la gamificación ya que se trata de influir en el comportamiento de las personas con el fin de conseguir objetivos. Diversas teorías como la relativa al estado de flow (Csikszentmihalyi, 1990), el modelo de Fogg (2009) o la autodeterminación (Ryan y Deci, 2000), se están investigando para comprender los motivos que impulsan las actuaciones de las personas de manera que se puedan desarrollar estrategias de gamificación orientadas a cada perfil de usuario. Uno de los elementos más populares empleados para analizar la motivación de los jugadores es el flow (Procci, Singer, Levy y Bowers, 2012), el cual conlleva un disfrute intrínseco y un estado de total implicación con la actividad que está desarrollando (Csikszentmihalyi, 1975). En este sentido, la gamificación intenta inducir estados que se experimentan cuando se participa en juegos (flow, maestría, competencia o disfrute) en ámbitos tan diversos como son los negocios, la educación o la salud (Huotari y Hamari, 2012).

Con la aparición de Internet, nuestra sociedad ha cambiado notablemente, introduciendo nuevas formas de producir, relacionarse y comunicarse (Castells, 2004). Obstáculos como el tiempo o la distancia han dejado de serlo gracias al desarrollo de las nuevas Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC). Las empresas están utilizando Internet como un canal de ventas sustituyendo los canales tradicionales por tiendas electrónicas online. En la actualidad el volumen del comercio electrónico (e-commerce) entre empresas y particulares, también conocido como Business to Consumer, o B2C, en España está creciendo año tras año en un entorno muy competitivo. Al mismo tiempo, los usuarios de las tecnologías han tenido que asimilar y adaptarse a estos cambios, como es el caso de la Generación X. Los Millennials o Generación Y, a diferencia de otras generaciones, no han tenido que adaptarse a las nuevas tecnologías de la era digital al llevar toda su vida en contacto con las TIC, de ahí que sean conocidos como nativos digitales. En este sentido, la adopción y uso de la tecnología, concretamente del e-commerce, puede ser diferente según el tipo de usuario y esto debería ser tenido en cuenta por las empresas en el diseño de sus estrategias de captación y fidelización de sus clientes.

A lo largo del tiempo se han realizado estudios para intentar comprender y explicar los factores que influyen en la intención de compra online por parte de los usuarios (Kim y Park, 1999; Chen y Cheng, 2009; Zarrad y Debabi, 2012; Athapaththu, Kulathunga, y Mawatha Athapaththu, 2018). Tradicionalmente se han utilizado modelos de adopción tecnológica -por la naturaleza en que se desarrolla el e-commerce- que analizan los factores determinantes de la actitud hacia la tecnología, así como modelos conductuales que tratan de explicar los factores que pueden influir en la intención de uso de la tecnología (Chang, Cheung y Lai, 2005). El modelo de aceptación de la tecnología (TAM, Technology Acceptance Model) propuesto por Davis (1986) ha servido de base en múltiples estudios para predecir la conducta, aceptación e intención de uso de las tecnologías por parte de los individuos. En concreto el modelo se basa principalmente en la utilidad percibida (mejora del desempeño) y la facilidad de uso percibida (grado de sencillez), analizando la influencia de dichas variables en el contexto actual. La adopción de la tecnología en un entorno en el que conviven usuarios más experimentados tecnológicamente junto con otros menos acostumbrados, nos hace pensar, a priori, que las estrategias a seguir por las empresas de e-commerce deberían ser diferentes en base al tipo de usuario. Por ello, se ha estudiado la aplicación del modelo TAM en el contexto del e-commerce de forma separada, es decir, teniendo en cuenta la generación a la que pertenecen los individuos para detectar posibles diferencias.

El fenómeno de la gamificación no ha pasado desapercibido para las compañías de e-commerce. Las páginas web de tales compañías están incluyendo elementos de gamificación para fomentar la generación de contenidos, aumentar el engagement y la lealtad de los usuarios (Razavi, Ho, y Fox, 2012). La gamificación está pensada para que los usuarios comenten y revisen productos, hagan preguntas, compartan contenidos, repitan visitas, en definitiva el objetivo es que el usuario esté más involucrado con la página de e-commerce. Se supone que esa mayor interactividad entre el usuario y la página redundará en una mayor intención de uso por parte del primero, y con ello, una mayor posibilidad de la materialización final de la compra. Grandes compañías como Amazon o eBay, usan elementos de juego en sus páginas para incrementar la actividad de sus usuarios.

Justificación de la investigación La importancia del fenómeno de la gamificación se ha visto reflejada tanto en el mundo de los negocios como en la literatura científica. El mercado de la gamificación se espera que crezca de 1,65 billones de dólares en 2015 a 11,1 billones de dólares en 2020 (Gough, 2018), alcanzando los 22,9 billones en 2022 según P&S Market Research (2016). Junto con Estados Unidos, España es el país con mayores proyectos en gamificación per cápita del mundo de acuerdo con el Gamification World Congress (2015). En los últimos años la gamificación se ha convertido una herramienta innovadora y prometedora, lo cual ha provocado una adopción acelerada de la misma en diferentes sectores y ámbitos (Gartner, 2011). España es un referente a nivel mundial en cuanto a gamificación se refiere. Actualmente, la gamificación se viene implementando en multitud de áreas: comercio (Cechanowicz, Gutwin, Brownell y Goodfellow, 2013; Hamari, 2013; Terlutter y Capella 2013; Bittner y Shipper, 2014; Hamari, 2013); educación (Domínguez et al., 2013; Christy y Fox, 2014); medio ambiente (Lee, Ceyhan, Jordan-Cooley, y Sung, 2013); salud (Jones, Madden y Wengreen, 2014); crowdfounding (Morschheuser, Hamari y Koivisto, 2016); banca (Dalmazzo y Ramirez, 2017); incluso dentro de las organizaciones orientada hacia los empleados (Ruizalba, Navarro, y Jiménez, 2013). El alto interés que ha despertado la gamificación, reflejado en el contexto académico, comienza a transferirse al prometedor campo del e-commerce, si bien, el número de publicaciones científicas en este área es aún reducido (Bilgihan, Okumus, Nusair, y Bujisic, 2016; Koivisto y Hamari, 2019).

En entornos gamificados, el efecto motivacional ha sido comprobado en sectores como la educación (de-Marcos, Domínguez, Saenz-de-Navarrete y Pagés, 2014), recursos humanos (Xu, Buhalis y Weber, 2017) y el marketing (Hamari, 2013). No obstante, se encuentra una doble debilidad en la literatura existente hasta el momento: por un lado, la escasez de fundamentos teóricos para explicar los efectos de la gamificación y, por otro, la falta de evidencia empírica de su efectividad (Hamari, 2013; Hamari et al., 2014; Seaborn y Fels, 2015; Sailer, Hense, Mayr y Mandl, 2017). Este trabajo pretende cubrir este gap en la literatura, proporcionando nuevo conocimiento teórico y aportando pruebas empíricas de la efectividad de la gamificación en el ámbito del e-commerce.

El volumen del e-commerce en España se encuentra en crecimiento continuo. En 2017 el e-commerce en España, creció un 23.6% más que el año anterior, alcanzando una facturación de 31.347 millones de euros de acuerdo con la estimación del Observatorio Nacional de las Telecomunicaciones y de la Sociedad de la Información, ONTSI (2018).

En esta investigación se ha seleccionado a la compañía Amazon como objeto de estudio por ser uno de los líderes mundiales en e-commerce. A modo de ejemplo, en 2016 fue líder de ventas en 59 países y consiguió la facturación más alta en España, con 871 millones de euros, muy por encima de sus competidores directos: Elcorteingles.es y Zara.es (Brands & Marketing, 2017; Merino, 2017). El enorme crecimiento del e-commerce obliga a las empresas a luchar con mayor intensidad para conseguir una mayor cuota de mercado y a diferenciarse de sus competidores. La gamificación puede ser de gran ayuda para ambos propósitos pues puede ser un elemento diferenciador ante la competencia y a la vez puede motivar a los usuarios de la plataforma para intensificar su uso e incrementar sus compras.

Los Millennials, nacidos entre 1982 y 2003 (Howe y Strauss, 2000), son el segmento que más compra por Internet con respecto a la población internauta general española (72,8% frente a 64,3%), aunque su gasto en compras tiende a ser inferior al resto. Interactúan cómodamente con ordenadores, teléfonos móviles y tablets y están acostumbrados al uso de Internet, al comercio electrónico, los videojuegos y las redes sociales. Nueve millones de españoles son Millennials, lo cual representa un 21,4% de la población (INE, 2017). Dicha generación está especialmente familiarizada con estos elementos de juego por su contacto continuo y directo con los videojuegos. El 48% de los Millennials en España es videojugador, frente a un 32,3% a nivel global de la población (ONTSI, 2016). Por ello, este segmento de la población puede ser más receptivo ante la gamificación que otras generaciones anteriores como puede ser la Generación X (nacidos entre 1961-1981).

Hoy en día, la importancia de los comentarios de productos y de las evaluaciones en las páginas web de e-commerce es altísima. A nivel mundial el 45% de los consumidores online afirman leer revisiones de productos. Los comentarios y el feedback de otros usuarios influencia su comportamiento de compra (PwC, 2016). Aproximadamente el 30% de los consumidores online aseguran que dejan feedback sobre los productos que compran y más de la mitad lo hace en la página web del vendedor. Por zonas geográficas, los consumidores del Oeste de Europa son menos propensos a dejar comentarios (22%), en comparación con Asia (43%) o Norteamérica (35%). Por otra parte, la edad parece que también influye. Los consumidores más jóvenes participan algo más en la creación de comentarios y revisiones de productos online. Entre los Millennials, el 34% de ellos dejan comentarios, mientras que en la Generación X realizan comentarios el 29% de los individuos (KPMG, 2017).

Grandes compañías como Amazon o eBay han detectado el potencial de los elementos de juego en sus páginas web para fomentar la actividad de sus usuarios. Por ello, están utilizando la gamificación para promover la generación de contenidos, aumentar la conversión y generar lealtad, entre otros aspectos (MarketingDirecto, 2013).

Si prestamos atención a ratios específicos, el efecto de la gamificación se puede medir y comparar sobre el número de comentarios realizados, la cantidad de contenidos compartidos, el número de preguntas y respuestas efectuadas, número de usuarios activos y la repetición de visitas a la página web; entre otros. A modo de ejemplos, encontramos que con la implementación de la gamificación Samsung Nation incrementó las revisiones de sus productos en un 500% y las visitas al sitio web en un 66%; Teleflora aumentó el tráfico de su página en un 105% y los ratios de conversión en un 92%; IBM encontró repercusiones en el engagement a largo plazo e incrementó un 299% los comentarios realizados (Chou, 2019b). Amazon emplea elementos de gamificación y los aplica sobre los comentaristas de productos de su web. En concreto utiliza puntos (votos), insignias y un ranking de comentaristas. De esta manera muestra el resultado de las actuaciones de los usuarios, lo que puede motivarlos de forma extrínseca para mejorar la calidad de sus comentarios e incrementar sus aportaciones a la web, favoreciendo a la vez la competencia entre ellos.

Existen multitud de elementos que pueden ser empleados para gamificar haciendo las actividades más motivantes, atractivas y divertidas: puntos, niveles, sistemas de pujas competitivas, desafíos, barras de progreso, etc. El uso de los mismos es a discreción de quien los emplea en función de sus objetivos, pudiendo utilizarse de forma separada o bien conjunta. Los más utilizados son los puntos, insignias y tablas de clasificación o comúnmente llamados “Points, Badges and Leaderboards”, PBL (Werbach y Hunter, 2012). La literatura los agrupa como un conjunto, resultando interesante comprobar si efectivamente cuentan con una consistencia interna suficiente para ser estudiados y aplicados, como una unidad, y no de forma independiente.

Previamente a la aplicación de la gamificación, es necesario el conocimiento de los motivos que impulsan a los usuarios potenciales, para tratar de influir en sus comportamientos y obtener los resultados deseados (Zichermann y Cunningham, 2011). En este sentido se revisará la literatura para dar a conocer cómo los desarrolladores de aplicaciones y juegos enfocan la gamificación, las tipologías de jugadores existentes, las diferentes motivaciones de los usuarios y las bases teóricas que fundamentan la gamificación, en base a la psicología.

Un elemento a tener en cuenta mientras los individuos están en contacto con la página web es el estado de flow, estado bastante frecuente en los compradores online (Koufaris, 2002; Hoffman y Novak, 2009). Como se comentó en la introducción, el estado de flow es un estado emocional positivo que se caracteriza por una implicación total en la actividad que estamos realizando, sin importarnos nada más, mientras mantenemos un grado de concentración absoluto. Los investigadores han reconocido la importancia del estado de flow como constructo para explicar el comportamiento de los consumidores en entornos mediados por ordenadores (Siekpe, 2005; Hsu, Chang, y Chen, 2012). Estos entornos facilitan experiencias de flow porque requieren concentración, se distorsiona el sentido del tiempo y ofrecen elevados niveles de placer al consumidor (Csikszentmihalyi, 1990; Hoffman y Novak, 1997; Bilgihan et al., 2014). La experiencia del flow tiene una naturaleza "autotélica", ya que la actividad se desarrolla con el fin en sí de realizarla sin esperar otros beneficios, basándose por tanto en la motivación intrínseca del individuo (Csikszentmihalyi, 1975). Las compañías de e-commerce que se centran en el estado de flow consiguen una ventaja competitiva sobre el resto de sus competidores buscando experiencias óptimas para el usuario (Hoffman y Novak 1997; Bilgihan et al., 2014), por ello esta investigación analizará la influencia del flow en el comportamiento del consumidor. Igualmente, el estado de flow es característico encontrarlo fácilmente en los videojugadores y por tanto en los Millennials, reforzando la necesidad de estudiar las posibles diferencias entre generaciones de individuos (Michailidis, Balaguer-Ballester y He, 2018). Para analizar la intención de uso de la página web por parte de un usuario, esta investigación emplea el modelo TAM sobre el e-commerce. Originalmente propuesto por Davis (1989), es considerado la corriente principal de investigación para explorar los determinantes del comportamiento en la aceptación y uso de los sistemas de información (Oh et al., 2009). La facilidad de uso percibida y utilidad percibida son considerados los constructos más importantes en la predicción de la aceptación dentro de estos sistemas. El modelo TAM es ampliamente aceptado en la literatura (Mathieson, Peacock, y Chin, 2001; Amoako-Gyampah y Salam, 2004; Silva, 2007) y será abordado en la primera parte de la investigación, confirmando la consistencia de las relaciones planteadas para detectar si sigue siendo válido tras los cambios tecnológicos y generacionales habidos en los últimos años, con la inclusión del constructo flow y la prometedora gamificación. Obtener mejores medidas para predecir y explicar el uso de la web presenta un alto valor práctico, tanto para las compañías que pueden adaptar sus diseños en función de las demandas de los usuarios favoreciendo experiencias óptimas de disfrute, así como para los usuarios con quien se establece una relación duradera y de lealtad.

Otro aspecto importante sobre el cual la gamificación puede actuar y ofrecer sus beneficios es el engagement (entendido como el grado de implicación o compromiso que el usuario tiene con la empresa). Según M2 Research (2012), el 47% de las empresas demandantes de servicios de gamificación en 2011, los emplearon para conseguir mayor engagement en los usuarios; un 22% se enfocó en aumentar la lealtad de marca y un 9% lo empleó para incrementar la motivación. El engagement ha sido reconocido como elemento primordial para comprender el comportamiento del usuario en general y sobre tareas orientadas en entornos basados en ordenadores (Wiebe, Lamb, Hardy y Sharek, 2014). En el desarrollo de sistemas interactivos está muy presente la necesidad de crear tecnologías que faciliten el engagement e involucren a los usuarios (Overbeeke et al., 2003). La medida del engagement es compleja, existen diferentes formas de definirlo y distintas propuestas de escala para su medición, dependiendo del enfoque. En la segunda parte de esta investigación se implementa la escala propuesta por O'Brien y Toms (2008), donde el engagement hace referencia a la experiencia de uso generada al utilizar una aplicación o sistema informático, mientras interactúa un usuario con la tecnología.

Desde el punto de vista de las compañías, resultaría interesante profundizar en los elementos que generan el engagement a los usuarios mientras usan su plataforma de compra online mediante una escala apropiada y fiable. De este modo, se podría detectar si la plataforma de e-commerce cuenta con un buen diseño y si proporciona una adecuada experiencia al usuario. Igualmente, se podrían identificar posibles puntos de mejora en la web, elementos a potenciar, deficiencias a corregir y finalmente, ofertar estrategias de marketing adecuadas. Sin embargo, la literatura no ha analizado con profundidad la adopción real de gamificación en entornos de marketing, ignorando la intersección entre ambos términos (Lucassen y Jansen, 2014), siendo escasos los artículos que proponen modelos que expliquen el uso de la gamificación en el marketing (Xu et al., 2017). Por otro lado, a pesar de que el engagement es a menudo considerado como el principal objetivo de la gamificación (Bunchball, 2010; Hamari y Jarvinen, 2011; Witt, Scheiner, y Robra-Bissantz, 2011), es escasa la literatura que confirma su efecto positivo en entornos específicos como páginas web, e-learning o la competición de ideas (Muntean, 2011; Witt et al., 2011). Este trabajo pretende arrojar luz en este aspecto mediante el análisis empírico de la influencia de los elementos de gamificación sobre el engagement en la experiencia del usuario. Para ello se realizará una extensión del trabajo de O'Brien y Toms (2008, 2010, 2013) validando la Escala de Engagement de Usuario (UES) a través de la verificación de sus atributos en el contexto del e-commerce español.

Desde el punto de vista teórico esta investigación también supone un aporte esencial. Se propone un modelo específico para el e-commerce entre empresas y particulares (B2C) basado en la teoría del comportamiento humano empleado en la adopción tecnológica. El modelo aplicado sobre una compañía líder en el sector, como Amazon, permitirá explicar y conocer con mayor detalle la repercusión de la gamificación en el e-commerce en el contexto español. De igual forma que con la validación de la escala del engagement, los resultados podrán ser utilizados como base para futuras investigaciones, aplicadas en contextos diferentes. Desde el punto de vista práctico, puede ayudar en la detección de fortalezas y debilidades de las páginas web de e-commerce, permitiendo a las empresas la adopción de estrategias específicas de marketing y de diseño que aporten mayores beneficios a ambas partes de la transacción, empresa y cliente.

Formulación del problema La incorporación de la gamificación en las páginas web de e-commerce está generando nuevos comportamientos y formas de interactuar por parte de los usuarios. Sin embargo, el hecho de que los usuarios puedan comentar productos y recibir recompensas extrínsecas por su labor, ¿hasta qué punto repercute en la intención de uso de la web?; o dicho de otra forma, ¿tiene tanto poder la gamificación como para atraer y enganchar al usuario de manera que considere la página web como una buena opción para realizar sus compras? Aunque las recompensas extrínsecas pueden motivar (Wiersma, 1992; Reeve, 2006) se ha demostrado que también pueden reducir el valor de la actividad o incluso contrarrestar la motivación intrínseca (Ryan y Deci, 2000; James Jr, 2005; Deterding, 2011). Arrojar luz sobre esta contradicción es uno de los problemas que pretende abordar esta investigación. El estudio de las relaciones entre los factores extrínsecos e intrínsecos que están presentes mientras se usa la web y finalmente, su influencia sobre la intención conductual, permitirá contestar a las cuestiones anteriores.

En la adopción de tecnologías y concretamente en la utilización de una página web para realizar compras online, es fundamental conocer en profundidad cómo se comportan los factores determinantes de la intención de uso así como las relaciones de éstos con otros factores. En los modelos de aceptación tecnológica vienen siendo observados, principalmente, los factores relativos a la facilidad de uso percibida y la utilidad percibida. Respecto a estos factores, existe controversia sobre la naturaleza de sus relaciones. En la mayoría de los estudios la relación positiva entre la utilidad percibida y la intención conductual es soportada, a la vez que no se han encontrado evidencias concluyentes sobre la relación entre la facilidad de uso percibida y la intención de uso, siendo medida su influencia a través de la utilidad percibida (Venkatesh y Davis, 1994; Gefen, Karahanna y Straub, 2003; Hernández-García et al., 2010). Asimismo, las variables originales del modelo TAM no pueden reflejar completamente los motivos de uso de una tecnología, siendo necesaria la búsqueda adicional de factores motivacionales intrínsecos (Martínez-Torres et al., 2008). En el afán de mejorar este modelo, se introducirá el estado de flow como factor motivacional intrínseco. Los individuos pueden usar una tecnología porque les proporciona una eficiencia extrínseca (v.g. utilidad percibida) o simplemente porque les facilita un placer intrínseco o psicológico (v.g. estado de flow), incluso cuando no presentan una actitud positiva o predisposición a utilizar dicha tecnología (Sánchez-Franco, 2006). Profundizar en la interrelación de todos estos factores extrínsecos e intrínsecos y en su influencia en la adopción tecnológica es otro de los objetivos de este trabajo. Se incluirá en el análisis la edad del usuario, utilizando como proxy la generación a la que pertenece, como otra variable que puede ser determinante en la adopción tecnológica.

En cuanto al engagement existen diferentes formas de conceptualizarlo, unidimensional o multidimensionalmente. También existen distintas formas de enfocarlo, en forma de proceso, enfocado a la marca, enfocado al consumidor o al usuario (Campanelli, 2007; Bowden, 2009a; Mollen y Wilson, 2010; O’Brien y Toms, 2010). Al mismo tiempo, los factores que componen el engagement, pueden comportarse de forma diferente cuando son relacionados con nuevas variables del entorno. Por todo ello, es evidente la necesidad de utilización de una escala fiable que recoja el máximo de cualidades de la experiencia, que permita medirlo adecuadamente, en cada ámbito, y estudiar sus factores. De esta forma se podrá utilizar para tomar decisiones estratégicas acertadas. Así mismo, habría que tener en cuenta que si los usuarios no están involucrados suficientemente con el sitio web, podrían abandonar antes la página e incluso no llegar a la conversión, por ejemplo efectuando compras. Por ello es necesario profundizar en la influencia del engagement en la intención de uso de la web en el contexto del comercio electrónico.

Objetivos de la investigación A partir de la problemática anteriormente descrita, se definió el objetivo general de esta tesis: Abundar en el conocimiento científico de la gamificación en el entorno del e-commerce a través de una aproximación teórica y práctica aplicada al caso español.

Este objetivo general se materializa en los siguientes objetivos específicos:

Oe1: Revisión teórica del concepto de gamificación, así como de sus aplicaciones.

Oe2: Análisis de la adopción del modelo de aceptación tecnológica, TAM, para el estudio de los efectos de la gamificación sobre la intención de uso de una web de comercio electrónico.

Oe3: Análisis de la influencia de la generación de pertenencia del usuario de e-commerce (Millennials vs. Generación X) en la relación entre la gamificación y la intención de uso de la web identificada con la aplicación del modelo de aceptación tecnológica.

Oe4: Medición de la influencia de la gamificación sobre el engagement de los usuarios.

Hipótesis de investigación El cumplimiento de los objetivos anteriores conlleva la contrastación de las siguientes hipótesis globales: Hi1: Existe una relación positiva o directa entre la aplicación de la gamificación en la página web de e-commerce y la intención de uso de la misma.

Hi2: La influencia de la gamificación es diferente en el caso de los usuarios pertenecientes a la Generación Y (o Millennials), nativos digitales, que en aquellos pertenecientes a la Generación X.

Hi3: Existe una relación positiva y directa entre la aplicación de la gamificación en la página web de e-commerce y el engagement de los usuarios de la misma.

Estas hipótesis globales se concretarán en diversas hipótesis específicas las cuales se detallarán una vez descrito el modelo propuesto en el apartado del Marco Teórico.

2.contenido de la investigación Estructura de la tesis Tras la introducción, el trabajo comienza con el desarrollo del marco teórico mediante el estudio de la gamificación, los modelos de aceptación tecnológica y del engagement, tratando de caracterizar de forma concreta las cuestiones a abordar en la investigación. En primer lugar, se analiza la gamificación, indagando en sus antecedentes, su evolución terminológica así como los elementos de juego que son utilizados. Posteriormente, se estudian las aplicaciones y contextos donde se utiliza la gamificación, con especial atención al ámbito del e-commerce. Finalmente se analiza el aspecto motivacional y las bases psicológicas aplicadas a la gamificación. A continuación, se analizan los modelos de aceptación tecnológica, sus características y componentes. Posteriormente se ponen en relación con la gamificación y el estado de flow para proponer un modelo de investigación. Por último, se observa el engagement del usuario y su escala de medida para poder, posteriormente, relacionarlo con la gamificación. En el marco teórico se analizarán las variables relacionadas con la gamificación según la literatura y se justificarán y expondrán las hipótesis contrastadas en este trabajo.

Tras concluir la revisión teórica, se esboza la metodología de análisis utilizada en la investigación. Se justifican los diferentes instrumentos de medida empleados, se describe el proceso de captación de la información finalizando con los procedimientos de análisis efectuados.

En la presentación de los resultados obtenidos, se irá respondiendo a los diferentes objetivos e hipótesis de la investigación. Se mostrarán por un lado, los resultados obtenidos en el modelo de aceptación tecnológica propuesto, incluyendo los constructos de gamificación y de estado de flow, y las diferencias generacionales apreciadas; y por otra parte, se validará la escala del engagement de usuario (UES) y se analizarán los efectos de la gamificación sobre el engagement.

Finalmente, se expondrán las principales conclusiones obtenidas tras la investigación, indicando algunas limitaciones encontradas en el estudio y proponiendo futuras líneas de investigación.

Para facilitar la lectura de este documento, en el cuerpo principal del texto se han incluido las tablas con la información numérica más relevante, quedando recogida el resto de información en los anexos adjuntos.

3.conclusión Una vez realizados los análisis y obtenidos los resultados, en esta parte de la investigación serán expuestas las conclusiones resultantes considerando que este trabajo pretendía contribuir a la mejora del conocimiento científico en torno a la gamificación, la forma de aceptación tecnológica por parte de los individuos usuarios de una página web de comercio electrónico y el efecto del engagement en el comportamiento de dichos usuarios.

El primer objetivo planteado fue el de realizar una Revisión teórica del concepto de gamificación, así como de sus aplicaciones. Esto supuso la realización de una revisión en profundidad de la literatura científica, de las aportaciones de los profesionales del sector y de las aplicaciones de la gamificación en general, para finalmente centrar la investigación en el e-commerce. Tras el estudio del concepto, la gamificación debería conceptualizarse como el empleo de elementos de diseño de juego en contextos no lúdicos y con fines diferentes al puro entretenimiento, aunque la experiencias proporcionadas sean parecidas al juego. Se ha podido comprobar que existen multitud de elementos, mecánicas y dinámicas que pueden ser aplicados para motivar a los individuos los cuales están siendo utilizados en ámbitos muy distintos. Concretamente, los puntos, insignias y tablas de clasificación (PBL), son los elementos que se están utilizando en mayor medida. En el caso del e-commerce, aunque los PBL son empleados generalmente, no todas las empresas los aplican de igual forma. Amazon refleja la reputación del usuario como comentarista, tratando de motivar los comportamientos, persiguiendo objetivos concretos. La tendencia creciente de uso de la gamificación en los últimos años puede llevar a pensar que la gamificación funciona por sí sola, por el mero hecho de aplicarla. Sin embargo, se ha observado la importancia de los factores psicológicos relacionados con la gamificación, entrando en relación teorías fundamentales como la teoría de la autodeterminación, centrada en las motivaciones intrínsecas y extrínsecas, y la teoría del estado de flow, entre otras. Estos aspectos psicológicos no pueden ser obviados a la hora de aplicar gamificación para conseguir unos resultados óptimos. Así mismo, ante la heterogeneidad de perfiles de jugadores existentes y con motivaciones diferentes, se confirma la necesidad de adoptar criterios de segmentación a la hora de aplicar gamificación mediante el uso de herramientas propias del marketing digital.

Un segundo objetivo de este trabajo consistía en el Análisis de la adopción del modelo de aceptación tecnológica, TAM, para el estudio de los efectos de la gamificación sobre la intención de uso de una web de comercio electrónico. Para conseguirlo se planteó un modelo que incluía las variables más representativas de la aceptación tecnológica tales como: utilidad percibida y facilidad de uso percibida, la gamificación, el estado de flow y la intención conductual. La hipótesis principal dentro del modelo fue Hi1: Existe una relación positiva o directa entre la aplicación de la gamificación en la página web de e-commerce y la intención de uso de la misma. El modelo planteado se presenta como una buena herramienta para predecir la intención conductual; así mismo los constructos intervinientes miden correctamente sus dimensiones, no obstante sus relaciones se comportan de forma diferente según el tipo de individuo. Esta investigación ha hallado que la gamificación compuesta por puntos, insignias y tablas de clasificación (en forma de sistema de puntos de reputación) forman un buen constructo que puede ser aplicado de forma agrupada por las empresas de e-commerce y, como una unidad, en futuros estudios. En este caso se ha demostrado que su aplicación de forma conjunta influye en la conducta del usuario (en la intención de uso). De este modo, las empresas de e-commerce pueden reducir la arbitrariedad y subjetividad a la hora de elegir los elementos a implementar en sus páginas (Sailer et al., 2017), empleando bloques de gamificación en forma de PBL.

Tal y como se indicó con anterioridad, los elementos de gamificación PBL tienen repercusiones directas sobre el estado de flow de los usuarios, independientemente de su edad. Sin embargo, una de las implicaciones más importantes reveladas por la investigación es que los elementos PBL no parecen afectar directamente la intención de uso de una página de e-commerce, rechazando la hipótesis Hi1. La gamificación intenta afectar más sobre la motivación que sobre el comportamiento o la actitud como ocurre en las tecnologías persuasivas (Fogg, 2003; Hamari y Koivisto, 2013). La relación negativa, o incluso la relación no significativa, entre GAM y BI podría ser explicada por la aparición del estado de flow como mediador. Los puntos y las insignias, sirven como recompensas para los comentaristas y, combinados con las motivaciones intrínsecas, afectan al estado de flow global y simultáneamente actúan como conductores del comportamiento. La conexión con el flow se encuentra en los elementos hedonistas de la gamificación (por ejemplo, autonomía, competencia, relación social, diversión, entretenimiento, competición, colaboración). Estos elementos acompañan el disfrute percibido online, el cual está presente en el estado de flow, siendo muy importante a la hora de conseguir mejorar la intención de uso repetitivo de una página web (Sánchez-Franco, 2010). La gamificación completa el objetivo de motivar al usuario hacia fines utilitaristas a través de modos hedónicos e incidiendo en su motivación intrínseca. Otros autores han reconocido igualmente la importancia del estado de flow a la hora de explicar el comportamiento del consumidor en entornos mediados por los ordenadores (Hsu et al., 2012; Bilgihan et al., 2014). En trabajos previos el disfrute percibido y el flow son mediadores significativos entre incentivos motivacionales y la intención de compra (Bittner y Schipper, 2014; Bilgihan et al., 2014). Así pues, encontramos que la gamificación por sí misma no contribuye la intención de uso de la página web de e-commerce para hacer compras, quedando mediada su relación por el estado de flow.

Los factores de adopción tecnológica de facilidad de uso percibida y utilidad percibida siguen siendo en la actualidad determinantes hacia la intención conductual. Ambos se comportan positivamente de manera que no pueden ser olvidados a la hora de plantear estrategias hacia los usuarios. Dado que encontramos mediación de la utilidad percibida, ambos factores deberían estudiarse siempre de manera conjunta en el e-commerce para no perder información relevante hacia la intención de uso.

La aplicación de la técnica IPMA ha permitido priorizar los constructos antecedentes con el fin de mejorar una determinada realidad, instrumentalizada en la forma de nuestro constructo objetivo, permitiendo la identificación de los factores que deberían ser enfatizados o que requieran acciones específicas (Ringle y Sarstedt, 2016). Los resultados derivados de aplicar esta técnica revelan interesantes implicaciones, tanto para la teoría como para la práctica, ya que demuestran que FL y PEOU son los antecedentes más importantes a la hora de determinar la intención conductual del usuario. Este hallazgo viene a reforzar los derivados de los análisis PLS, sugiriendo la relevancia del estado de flow mientras se enfoca la gamificación hacia la intención de comportamiento y la necesidad de potenciarlo. Atributos de la web como son la novedad (que incita la curiosidad) o la interactividad (que incide sobre el control y el interés) inducirían el estado de flow mejorando la experiencia.

El tercer objetivo de la investigación pretendía el Análisis de la influencia de la generación de pertenencia del usuario de e-commerce (Millennials vs. Generación X) en los efectos de la gamificación en la aceptación tecnológica. Sobre el modelo planteado se postuló la hipótesis Hi2: La influencia de la gamificación es diferente en el caso de los usuarios pertenecientes a la Generación Y (Millennials), nativos digitales, que en aquellos pertenecientes a la Generación X. El análisis previo de la literatura mostraba indicios de posibles diferencias generacionales quedando constatadas tras la obtención de los resultados. Aunque los PBL puedan formar una unidad, su inserción como un RPS en la web, no garantiza su éxito. Su diseño y la forma en que debe ser aplicada, debería formar parte de la estrategia de las compañías. En concreto, para el caso de los Millennials, la plataforma de e-commerce debe promover que los usuarios alcancen el estado de flow para que la gamificación tenga repercusiones en la intención de uso. Es más, en los individuos de esta generación que no experimenten flow la gamificación puede tener consecuencias negativas sobre su intención conductual ya que, si no están disfrutando en la web adecuadamente concentrados, la gamificación puede distraerlos o aburrirlos, lo cual se puede traducir en rechazo hacia la misma. En el caso de individuos de mayor edad, como los de la Generación X, la gamificación no afecta la intención de uso. Al igual que los Millennials, requieren la presencia del estado de flow para que la gamificación surta efectos positivos.

En la generación Millennial, las características placenteras que están relacionadas con la jugabilidad, la diversión y el propio placer que experimentan mientras se encuentran online, son importantes para la creación de experiencias positivas. Se recomienda que las compañías presten especial atención al estado de flow, dado su papel crucial, al tratarse de un excelente mediador de la relación entre la gamificación y la intención conductual en el caso de los Millennials. Propiciar el estado de flow en los usuarios debe ser considerado prioritario. De esta forma tendrán repercusiones positivas en la intención conductual y en consecuencia en el uso real del sistema. Aquellas compañías que trabajen y estudien el estado de flow ganarán una ventaja competitiva sobre el resto de sus competidores, debiéndose centrar en la creación de experiencias completas y óptimas para sus usuarios. En este sentido, las características hedónicas que transmiten, por ejemplo, los diseños atractivos y los contenidos de entretenimiento en la web, propiciarán la creación de experiencias de flow y, por tanto, deberían estar presentes en la página de e-commerce. Sin éstas, la gamificación no tendría efecto.

Por lo tanto, las páginas de e-commerce deberían centrarse en los tres pilares en los que está basado el flow. Esto implica: proporcionar una experiencia divertida y excitante (generando disfrute percibido), enfocar al usuario intensamente en la actividad (para conseguir concentración) y crear una experiencia en la que el tiempo pase rápidamente (dando lugar a una distorsión temporal). De este modo la gamificación funcionará bajo condiciones óptimas. En lo que respecta a la concentración, ésta juega un papel significativo en el comportamiento del consumidor online a la hora de completar las compras eficientemente (Koufaris, 2002). La misma ayuda a los consumidores a alcanzar sus objetivos de compra y también influencia positivamente a la PEOU. Además existe soporte empírico respecto a los efectos del disfrute en la PEOU. Así, Agarwal y Karahanna (2000) mostraron que el flow es un antecedente de PEOU. Dicha afirmación ha quedado demostrada en esta investigación para el caso de la Generación X, pero no para los Millennials. Un consumidor online puede disfrutar por el mero hecho de usar la página de e-commerce (por ejemplo, navegando, buscando o comentando productos) o durante el desarrollo de la tarea de compra. En este sentido, un diseño web que ayude a los consumidores a alcanzar el estado de flow y que les resulte fácil de usar, repercutirá positivamente en su intención conductual.

En el caso de la muestra Millennial, el modelo de aceptación tecnológica es perfectamente válido. Sin embargo, la percepción utilitarista en los Millennials parece estar aislada de la parte hedonista, porque ni la gamificación ni el flow interfieren en las percepciones de utilidad o facilidad de uso ni distorsionan la percepción de utilidad o el esfuerzo que es generado al usar la web en ellos. Los beneficios utilitarios ofrecidos por la página de e-commerce (por ejemplo, comparar precios, obtener más información sobre productos a través de las revisiones y comentarios y una navegación sencilla), al no estar influenciados por los anteriores factores, quedan más claros en la mente de los Millennials, permitiéndoles tener una opinión sobre la utilidad de la página web más precisa.

En el caso de la Generación X, se ha observado que el flow puede interferir en su percepción de facilidad de uso de la web, esto hace que crean que la página es más fácil de usar cuando permanecen en un estado de experiencia óptima. La continua exposición tecnológica de los Millennials en cambio, los relaciona con el flow de forma más continua y está más habituados a estas experiencias, de ahí que puedan diferenciar mejor la parte las percepciones hedonistas de las utilitaristas. Las compañías deberían ofrecer claras ventajas utilitaristas a los Millennials ya que las perciben más directamente y potenciarlas, ya que la opinión sobre ellas no se verá alterada mientras experimentan estados psicológicos más placenteros. Habiendo verificado que existen diferencias generacionales en la forma de la aceptación del e-commerce, sería recomendable la aplicación de segmentación por edades como estrategia por las compañías. El uso de estrategias de marketing específicamente diseñadas y basadas en la edad como criterio de segmentación pueden generar buenos resultados en este sentido. Por lo tanto, basándonos en nuestros hallazgos, mientras que a los Millennials se les puede ofrecer un interfaz más divertido, generándoles un mayor disfrute percibido, a la Generación X debería ofrecérsele un entorno que, aunque también favorezca el disfrute, sea más intuitivo, fácil de usar y menos complejo. Asimismo, se debería plantear crear diferentes páginas de aterrizaje o landing pages, con contenidos e interfaces específicos dependiendo de la edad y según el perfil de comentarista, ya que se conoce esta información al loguearse el usuario.

El e-commerce tiene que superar las ventajas que ofrece el comercio físico, cara a cara, reduciendo la incertidumbre que pueda experimentar el usuario en el entorno virtual online y aumentando su confianza. Esto puede lograrse proporcionando un soporte fácil de usar, con sistemas de ayuda, los cuales son especialmente útiles para los consumidores menos cualificados para evitar inseguridades y distracciones durante sus procesos de compra en línea. La gamificación puede ayudar a mejorar el disfrute de la experiencia de compra global en casa, interactuando con otros usuarios y adquiriendo conocimientos sobre los productos, mientras navegan en un sitio web fácil de usar.

Dentro de las posibles aplicaciones de la gamificación se encuentra la de conseguir engagement. El cuarto y último objetivo planteado en la investigación fue la Medición de la influencia de la gamificación sobre el engagement de los usuarios. De esta forma, se formuló la hipótesis Hi3: Existe una relación positiva y directa entre la aplicación de la gamificación en la página web de e-commerce y el engagement de los usuarios de la misma. Esta investigación ha encontrado que los PBL tienen repercusión en el engagement cuando actúan de forma conjunta, confirmando la hipótesis anterior. Para conseguir el objetivo se validó previamente el instrumento de medida del engagement (UES) en el e-commerce actual detectando sus componentes principales. Tras los resultados obtenidos, se puede confirmar que la UES es una escala fiable y válida para ser empleada en el ámbito del e-commerce, aunque debería ser revisada. A pesar de que los seis factores originales contaban con poder explicativo, se confirmó su reducción en un modelo de cinco factores. Se propone una escala UES revisada en la que se deberían eliminar dos ítems y se modifica la agrupación de las escalas. Las nuevas dimensiones de la UES son la atención enfocada, la usabilidad percibida, la novedad e implicación, el atractivo y la satisfacción. Según los resultados de este estudio en el e-commerce español, la atención enfocada y la usabilidad percibida son los elementos principales que determinan el engagement del usuario y sobre los cuales las compañías deberían enfocar sus esfuerzos. La experiencia de usuario debe conseguir que el individuo esté plenamente concentrado y que perciba la web como fácil de usar y no aburrida, lo cual coincide con las anteriores conclusiones extraídas. La fusión de los factores de implicación y novedad formarían un nuevo atributo que representaría el atractivo de la página. Aunque menos relevantes, no hay que olvidar que la estética y los aspectos relacionados con la perdurabilidad del usuario son importantes dentro del engagement.

Analizando de forma individualizada la influencia de la gamificación sobre los elementos del engagement, el componente sobre el que tiene mayores efectos la gamificación es la atención enfocada. Estados de concentración o absorción mientras los individuos interactúan con la web harán que la gamificación funcione apropiadamente. El comentar productos participando en el sistema de puntos de reputación, da lugar a que el usuario observe su status y progresos, estando al mismo tiempo concentrado en el proceso de compra online. La mayor concentración o atención enfocada que experimenta el individuo repercutirá en su distorsión temporal, pudiendo permanecer en la web más tiempo que en otras páginas que no incluyan gamificación. Este hecho puede favorecer que finalmente el individuo realice sus compras en dicha página y no en la competencia. Otro efecto derivado de lo anterior es la mejora de la creación de valor en la web, realizando comentarios de mayor calidad con el fin de aumentar la reputación en la comunidad y todo ello propiciado por estar bajo una alta concentración.

El segundo elemento donde la gamificación presenta mayores efectos es el componente estético. Un buen diseño gráfico y una estética cuidada del lugar donde aparecen los elementos de gamificación van a favorecer al engagement. Recomendamos que aparezcan los puntos en zonas muy visibles, las insignias o medallas no sólo en forma de texto, sino también de forma gráfica y las tablas de clasificación empleando diferentes formatos como: mejores comentaristas, gráficos por zona-país, gráficos de evolución en el ranking, posibilidad de filtrar, etc. mejorando así la usabilidad de la web.

Queda constatado que los PBL influyen positivamente sobre el interés y la curiosidad del individuo, haciendo la experiencia más interesante y divertida. El hecho de tener un status reconocido y unas puntuaciones como comentarista en la web afecta a la curiosidad de los usuarios. Así mismo, el poder encontrar productos comentados por usuarios bien valorados por la comunidad influye sobre el interés y repercute en una mayor confianza en la web.

La gamificación influye en la usabilidad percibida por el usuario. La inclusión de PBL conlleva efectos positivos sobre la percepción de exigencia que requiere el uso de la página en el individuo. Al mostrar la información de los comentaristas, en definitiva su fiabilidad, se facilita la labor al usuario a la hora de decidir sobre los productos. De este modo, la experiencia de usuario puede resultar más cómoda evitando mayores esfuerzos o frustraciones.

La única variable sobre la cual la gamificación no resulta significativa en el engagement es la perdurabilidad. La gamificación se emplea como herramienta para mejorar la experiencia del usuario. No se aplica para ser el elemento principal y determinante en la satisfacción que proporciona la página, sino como un complemento. Podría resultar interesante comprobar en futuros trabajos, si esta relación podría quedar validada indirectamente a través de los componentes del engagement, o bien planteando un constructo independiente como la satisfacción global del servicio ofrecido.

Por otro parte, para aquellos usuarios que no prestan demasiada atención a los elementos de gamificación o no les gusta entrar en competencia, se les podría ofrecer, a cambio de sus comentarios, no solamente recompensas intangibles como puntos o insignias, sino algún tipo de descuento o producto tangible para despertar su sentimiento de colaboración y conseguir así un mayor engagement.

Otra contribución importante de esta investigación es el poder predictivo presentado por el modelo sobre la muestra analizada. Esto implica que el modelo propuesto es capaz de efectuar predicciones fiables hacia el engagement y sus dimensiones para nuevas observaciones.

Desde el punto de vista de marketing, además de la potenciación de la gamificación citada anteriormente, se proponen una serie de acciones y estrategias. En concreto, para fomentar la atención enfocada, se podría emplear crosselling o venta cruzada, animando al consumidor a consultar otros artículos complementarios o relacionados con el producto seleccionado. La inclusión de chats en vivo permitiría resolver dudas instantáneamente, generando una mayor atención y concentración. La apariencia estética debería ser cuidada y muy visual, atractiva y con imágenes de alta calidad. La inserción de vídeos demostrativos de productos (sin que la página pierda velocidad de carga) mejoraría dicha apariencia, al mismo tiempo que haría la página más novedosa y acorde a las nuevas tecnologías. En cuanto a la usabilidad, las búsquedas de artículos se recomienda que incluyan múltiples filtros personalizables, así como la carga de la web y de los contenidos debería ser rápida, para reducir esfuerzos y cansancio del usuario. El uso del marketing de contenidos favorecería el engagement y el interés de los usuarios. En este sentido, se podrían incluir contenidos adicionales de artículos, nuevas formas de utilización o de combinar productos, para ayudar al consumidor. Sobre los productos, se recomienda realzar los comentarios de los usuarios con las valoraciones de los comentaristas bien visibles, para destacar la fiabilidad de la co-creación de valor aportada por los comentaristas al dejar sus reseñas. Por último, sociabilizar la web creando perfiles en redes sociales favorecería el poder comunicarse de forma más cercana con los clientes y compartir más contenidos, fomentando al engagement global y la generación de comunidad. Si los consumidores perciben que el sitio web es bueno en términos estéticos, de navegabilidad, funcionalidad y disfrute será más propensos a realizar compras en el mismo.

4. bibliografía Admiraal, W., Huizenga, J., Akkerman, S., y Dam, G. T. (2011). The concept of flow in collaborative game-based learning. Computers in Human Behavior, 27(3), 1185- 1194.

AEVI (2019). Asociación Española de Videojuegos. La industria del videojuego en España. Anuario 2018. Recuperado de http://www.aevi.org.es/web/wp-content/uploads/2019/05/AEVI_Anuario_2018.pdf Agarwal, R. (2000). Individual acceptance of information technologies. Framing the domains of IT management: Projecting the future through the past, 85-104.

Agarwal, R., y Karahanna, E. (2000). Time flies when you are having fun: cognitive absorption and beliefs about information technology usage. MIS Quarterly, 24(4), 665-694.

Ajzen, I. (1985). From intentions to actions: A theory of planned behavior. In Action control (pp. 11-39). Springer, Berlin, Heidelberg.

Ajzen, I., y Fishbein, M. (1977). Attitude-behavior relations: A theoretical analysis and review of empirical research. Psychological bulletin, 84(5), 888.

Amazon (2019). Los top clientes comentaristas de Amazon. Recuperado de https://www.amazon.es/gp/customer-reviews/guidelines/top-reviewers.html Amoako-Gyampah, K., y Salam, A. F. (2004). An extension of the technology acceptance model in an ERP implementation environment. Information & management, 41(6), 731-745.

Anderson, A., Huttenlocher, D., Kleinberg, J., y Leskovec, J. (2013). Steering user behavior with badges. Paper presented at the 22nd international conference on World Wide Web, Rio de Janeiro.

Anderson, M. (7 de Julio de 2014). "88% of consumers trust online reviews as much as personal recommendations. Recuperado de https://searchengineland:com/88- consumers-trust-online-reviews-much-personal-recommendations-195803 Andreassen, T. W., y Lanseng, E. (1997). The principal's and agents' contribution to customer loyalty within an integrated service distribution channel: an external perspective. European Journal of Marketing, 31(7), 487-503.

Antin, J., y Churchill, E. F. (2011). Badges in social media: A social psychological perspective. Paper presented at the CHI 2011, Vancouver.

Arguello, J., Wu, W.-C., Kelly, D., y Edwards, A. (2012). Task complexity, vertical display and user interaction in aggregated search. In Paper presented at the proceedings of the 35th international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval, Portland, Oregon, USA.

Arlot, S., y Celisse, A. (2010). A Survey of Cross-validation Procedures for Model Selection. Statistics Surveys, 4, 40-79.

Athapaththu, J. C., Kulathunga, D., y Mawatha, B. (2018). Factors Affecting Online Purchase Intention: Effects of Technology and Social Commerce. International Business Research, 11(10), 111-128.

Bandura, A. (1977). Self-efficacy: Toward a unifying theory of behavioral change. Psychological Review, 84 (2), 191-215.

Bandura, A. (1982). Self-efficacy mechanism in human agency. American Psychologist, 37 (2), 122-147.

Banhawi, F., y Ali, N. M. (2011, June). Measuring user engagement attributes in social networking application. In 2011 International Conference on Semantic Technology and Information Retrieval (pp. 297-301). IEEE.

(Video) Conferencias del Quinto Laboratorio de Innovación Social (26 de mayo)

Banhawi, F., Ali, N. M., y Judi, H. M. (2012). User engagement attributes and levels in facebook. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 41(1), 11-19.

Bañuelos, A. L., Domínguez, J. F. M., y Descals, F. J. P. (2009). El "engagement" como resultado de la socialización organizacional. International journal of psychology and psychological therapy, 9(1), 89-100.

Bardzell, J., Bardzell, S., Pace, T., y Karnell, J. (2008). Making user engagement visible: a multimodal strategy for interactive media experience research. In CHI'08 extended abstracts on Human factors in computing systems (pp. 3663-3668). ACM.

Barroso, C., Carrión, G. C., y Roldán, J. L. (2010). Applying maximum likelihood and PLS on different sample sizes: studies on SERVQUAL model and employee behavior model. In Handbook of partial least squares (pp. 427-447). Springer, Berlin, Heidelberg.

Bartle, R. (1996). Hearts, clubs, diamonds, spades: Players who suit MUDs. Journal of MUD research, 1(1), 19.

Bartle, R. A. (2004). Designing virtual worlds. New Riders.

BBVA (29 de abril de 2016). La gamificación: ¡A jugar!. Recuperado de https://www.bbva.com/es/la-gamificacion-jugar/ Becker, J.-M., Rai, A., y Rigdon, E., (2013). Predictive validity and formative measurement in structural equation modeling: Embracing practical relevance. Thirty Fourth International Conference on Information Systems. Milan, pp. 1-19.

Bedwell, W. L., Pavlas, D., Heyne, K., Lazzara, E. H., y Salas, E. (2012). Toward a taxonomy linking game attributes to learning: An empirical study. Simulation y Gaming, 43(6), 729-760.

Bhattacherjee, A. (2000). Acceptance of e-commerce services: the case of electronic brokerages. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics Part A. Systems and Humans, 30(4), 411-420.

Bielik, P. (2012). Integration and adaptation of motivational factors into software systems. In Personalized Web-Science, Technologies and Engineering: 11th Spring 2012 PeWe Workshop Modra-Piesok, Slovakia April 1, 2012 Proceedings (pp. 31-32).

Bilgihan, A., Okumus, F., Nusair, K., y Bujisic, M. (2014). Online experiences: flow theory, measuring online customer experience in e-commerce and managerial implications for the lodging industry. Information Technology & Tourism, 14(1), 49- 71.

Bittner, J. V., y Shipper, J. (2014). Motivational effects and age differences of gamification in product advertising. Journal of Consumer Marketing, 31(5), 391-400.

Bleumers, L., All, A., Mariën, I., Schurmans, D., Van Looy, J., Jacobs, A., ... y de Grove, F. (2012). State of play of digital games for empowerment and inclusion: a review of the literature and empirical cases. European Comission. Doi, 10, 36295.

Bogost, I. (2007). Persuasive games: The expressive power of videogames. Cambridge, MA: MIT Press.

Bowden, J. (2009a). Customer engagement: A framework for assessing customer-brand relationships: The case of the restaurant industry. Journal of Hospitality Marketing & Management, 18(6), 574-596.

Bowden, J. L. H. (2009b). The process of customer engagement: A conceptual framework. Journal of marketing theory and practice, 17(1), 63-74.

Bozarth, J. (2011). An Interview with Sebastian Deterding. eLearn, (7).

Brands & Marketing (2017). Amazon: el líder del e-commerce mundial y sus claves. Recuperado de http://brandsmkt.com/amazon-el-lider-del-e-commerce-mundial-y-sus- claves/ Brathwaite, B., y Schreiber, I. (2008). Challenges for Game Designers. Charles River Media, Boston, MA.

Brodie, R. J., Hollebeek, L. D., Jurić, B., y Ilić, A. (2011). Customer engagement: Conceptual domain, fundamental propositions, and implications for research. Journal of service research, 14(3), 252-271.

Henseler, J., Dijkstra, T. K., Sarstedt, M., Ringle, C. M., Diamantopoulos, A., Straub, D. W., ... y Calantone, R. J. (2014). Common beliefs and reality about PLS: Comments on Rönkkö and Evermann (2013). Organizational research methods, 17(2), 182-209.

Henseler, J., Hubona, G., y Ray, P.A. (2016). Using PLS path modeling in new technology research: updated guidelines. Industrial Management and Data Systems, 116(1), 2-20.

Henseler, J., Ringle, C.M., y Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115-135.

Hernández, M. D., Chapa, S., Minor, M. S., Maldonado, C., y Barranzuela, F. (2004). Hispanic attitudes toward advergames: A proposed model of their antecedents. Journal of Interactive Advertising, 5(1), 74-83.

Hernández-García, Á., Iglesias-Pradas, S., Chaparro-Peláez, J., y Pascual-Miguel, F. (2010, Septiembre). Perceived compatibility and the adoption of B2C e-commerce by non-buyers. In World Summit on Knowledge Society (pp. 186-192). Springer, Berlin, Heidelberg.

Hernández Pérez, J. F. (2015). La influencia de los videojuegos en el proceso de adopción tecnológica: un estudio empírico en la Región de Murcia. 2015.

Higgins, E. T., y Scholer, A. A. (2009). Engaging the consumer: The science and art of the value creation process. Journal of Consumer Psychology, 19(2), 100-114.

Hoffman, D. L., y Novak, T. P. (1996). Marketing in hypermedia computer-mediated environments: conceptual foundations. Journal of Marketing, 60(July), 50-68.

Hoffman, D. L., y Novak, T. P. (1997). A new marketing paradigm for electronic commerce. The information society, 13(1), 43-54.

Hoffman, D.L., y Novak, T.P. (2009). Flow online: lessons learned and future prospects. Journal of Interactive Marketing, 23, 23-34.

Hollebeek, L. D. (2011). Demystifying customer brand engagement: Exploring the loyalty nexus. Journal of marketing management, 27(7-8), 785-807.

Hopp, T., y Barker, V. (2016). Investigating the influence of age, social capital affinity, and flow on positive outcomes reported by e-commerce site users. Behaviour and Information Technology, 35(5), 380-393.

Howe, N., y Strauss, W. (2000). Millennials rising: The next great generation. New York: Vintage Books.

Hsieh, J. Y., y Liao, P. W. (2011). Antecedents and moderators of online shopping behavior in undergraduate students. Social Behavior and Personality: an international journal, 39(9), 1271-1280.

Hsu, C.L., Chang, K.C., y Chen, M.C. (2012). Flow experience and internet shopping behavior: investigating the moderating effect of consumer characteristics. Systems Research and Behavioral Science, 29(3), 317-332.

Hsu, C.L., y Lu, H.-P. (2004). Why do people play on-line games? An extended TAM with social influences and flow experience. Information and Management, 41(7), 853-868.

Hu, L. T., y Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural equation modeling: a multidisciplinary journal, 6(1), 1-55.

Huang, M. (2003). Modeling virtual exploratory and shopping dynamics: An environmental psychology approach. Information & Management, 41, 39-47.

Hunicke, R., LeBlanc, M., y Zubek, R. (2004). MDA: A formal approach to game design and game research. Game Design and Tuning Workshop at the Game Developers Conference.

Huotari, K., y Hamari, J. (2012). Defining gamification: a service marketing perspective. In Proceeding of the 16th international academic MindTrek conference (pp. 17-22). ACM.

Huotari, K., y Hamari, J. (2017). A definition for gamification: anchoring gamification in the service marketing literature. Electronic Markets, 27(1), 21-31.

Hutcheson, G. D. y Sofroniou, N. (1999). The multivariate social scientist. Sage.

INE (2017). Instituto Nacional de Estadística. Estadística del padrón continuo, Instituto Nacional de Estadística. Recuperado de www.ine.es/jaxi/Tabla.htm?path =/t20/e245/p04/provi/l0/&file=00000002.px&L=0 ISFE (2019). Interactive Software Federation of Europe. Key trends 2018. Recuperado de https://www.isfe.eu/isfe-key-facts/ Jacques, R., Preece, J. y Carey, T. (1995). Engagement as a design concept for multimedia. Canadian Journal of Educational Communication, 24(1), 49-59.

Jacques, R. D. (1996). The nature of engagement and its role in hypermedia evaluation and design (Doctoral dissertation, South Bank University).

James Jr, H. S. (2005). Why did you do that? An economic examination of the effect of extrinsic compensation on intrinsic motivation and performance. Journal of economic psychology, 26(4), 549-566.

Jarvenpaa, S. L., y Todd, P. A. (1997). Is there a future for retailing on the Internet. Electronic marketing and the consumer, 1(12), 139-154.

Järvinen, A. (2008). Games without Frontiers: Theories and Methods for Game Studies and Design. Phd Thesis. University of Tampere. Finland.

Jiménez, S. (2013). Game Marketing. Recuperado de http://www.gamkt.com/descubre/gamification-gamificacion/ Johns, J. (2005). Video games production networks: value capture, power relations and embeddedness. Journal of Economic Geography, 6(2), 151-180.

Jones, B. A., Madden, G. J., y Wengreen, H. J. (2014). The FIT Game: preliminary evaluation of a gamification approach to increasing fruit and vegetable consumption in school. Preventive medicine, 68, 76-79.

Kamis, A., Stern, T., y Ladik, D. (2010). A Flow-Based Model of Purchase Intention when Users Customize Products in Business-to-Consumer Electronic Commerce. Information Systems Frontiers, 12(2), 157-168.

Kapp, K. (2012). The Gamification of Learning and Instruction: Game-Based Methods and Strategies for Training and Education. San Francisco: Pfeiffer.

Kappelman, L. A. (1995). Measuring user involvement: A diffusion of innovation perspective. Database Advances, 26(2/3), 65-86.

Karahanna, E., y Straub, D.W. (1999). The psychological origins of perceived usefulness and ease-of-use. Information & Management, 35(4), 237-250.

Kataka (2019). Khan Academy, la innovadora web educativa y su modelo de clases invertidas, gana el Premio Princesa de Asturias de Cooperación Internacional 2019. Recuperado de https://www.xataka.com/otros/khan-academy-web-que-ensena-a- millones-alumnos-ciencia-programacion-gana-premio-princesa-asturias-cooperacion- internacional-2019 Kiili, K. (2005). Digital game-based learning: Towards an experiential gaming model. The Internet and higher education, 8(1), 13-24.

Kim, A. J. (2011). Gamification 101: Designing the player journey. Goggle Tech Talk, 2011, http://youtu. be/B0H3ASbnZmc.

Kim, S-Y., y Park, S.Y (1999). Influencing factors of purchase intention through e- commerce. Journal of Consumer Studies, 10,(3), 45-66.

Klasen, M., Weber, R., Kircher, T.T.J., Mathiak, K.A., y Mathiak, K. (2012). Neural contributions to flow experience during video game playing. Social Cognitive and Affective Neuroscience, 7(4), 485-495.

Kline, R.B. (2015). Principles and Practice of Structural Equation Modeling. New York, NY: Guilford Publications.

Koch, S., Toker, A., y Brulez, P. (2011). Extending the TAM with perceived community characteristics. Information Research, 16, 2.

Koivisto, J., y Hamari, J. (2014). Demographic differences in perceived benefits from gamification. Computers in Human Behavior, 35, 179-188.

Koivisto, J., y Hamari, J. (2019). The rise of motivational information systems: A review of gamification research. International Journal of Information Management, 45, 91-210.

Koufaris, M. (2002). Applying the technology acceptance model and flow theory to online consumer behavior. Information systems research, 13(2), 205-223.

KPMG (2017). The truth about online consumers. Recuperado de https://home.kpmg.com/xx/en/home/insights/2017/01/the-truth-about-online- consumers.html Lalmas, M. (2013). Measuring Web User Engagement: a cauldron of many things. Recuperado de http://www.slideshare.net/mounialalmas/measuring-web-user- engagement-a-cauldron-of-many-things Landers, R. N., y Landers, A. K. (2014). An Empirical Test of the Theory of Gamified Learning: The Effect of Leaderboards on Time-on-Task and Academic Performance. Simulation & Gaming, 45(6), 769-785.

Laurel, B. (1993). Computers as theatre. Reading, MA: Addison-Wesley.

Lee, J. (2010). The role of demographics on the perceptions of Electronic Commerce adoption. Academy of Marketing Studies Journal, 14 (1), 71-89.

Lee, J. J., Ceyhan, P., Jordan-Cooley, W., y Sung, W. (2013). GREENIFY: A real-world action game for climate change education. Simulation & Gaming, 44(2-3), 349-365.

Lee, T., y Jun, J. (2005). Contextual perceived usefulness? Toward an understanding of mobile commerce acceptance. Proceedings of the International Conference on Mobile Business (ICMB'05).

Liao, Z., y Cheung, M. T. (2001). Internet-based e-shopping and consumer attitudes: an empirical study. Information & management, 38(5), 299-306.

Lin, H., y Lin, S. (2008). Determinants of e-business diffusion: A test of the technology diffusion perspective. Technovation, 28(3), 135-145.

Ling, K., Beenen, G., Ludford, P., Wang, X., Chang, K., Li, X., et al. (2005). Using social psychology to motivate contributions to online communities. Proceedings of the 2004 ACM conference on Computer supported cooperative work (pp. 212–221).

Liu C., Arnett, K.P., Capella, L.M., y Beatty, R.C. (1997). Web sites of the Fortune 500 companies: Facing customers through home pages. Information & Management, 31(6), 335-345 Liu, X., y Wei, K. K. (2003). An empirical study of product differences in consumers’ E- commerce adoption behavior. Electronic Commerce Research and Applications, 2(3), 229-239.

Liyakasa, K. (1 de mayo de 2012). Game On: Gamification Strategies Motivate Customer and Employee Behaviors. Recuperado de https://www.destinationcrm.com/Articles/ Editorial/Magazine-Features/Game-On-Gamification-Strategies-Motivate-Customer- and-Employee-Behaviors-81866.aspx Locke, E. A., Shaw, K. N., Saari, L. M., y Latham, G. P. (1981). Goal setting and task performance:1969–1980. Psychological Bulletin, 90 (1), 125-152.

Lu, J., Yao, J. E., y Yu, C. S. (2005). Personal innovativeness, social influences and adoption of wireless Internet services via mobile technology. The Journal of Strategic Information Systems, 14(3), 245-268.

Lucassen, G., y Jansen, S. (2014). Gamiﬁcation in Consumer Marketing-Future or Fallacy?. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 148, 194-202.

M2 Research (2012). Gamification in 2012. Recuperado de https://www.docsity.com/pt/gamification-in-2012/4799762/ MacCallum, R. C., Widaman, K. F., Zhang, S., y Hong, S. (1999). Sample size in factor analysis. Psychological methods, 4(1), 84.

Malone, T. W. (1981). Toward a theory of intrinsically motivating instruction. Cognitive Science, 5 (4), 333-369.

Marczewski, A. (2013). Gamification: a simple introduction. Andrzej Marczewski.

MarketingCharts (2013). 8 in 10 Say They Trust Online Customer Reviews As Much as Personal Recommendations. Recuperado de https://www.marketingcharts.com/industries/food-and-restaurants-30686 MarketingDirecto (23 de enero de 2013). S. Jiménez (Game Marketing): Gracias al 'gamification' los usuarios están comentando productos. Recuperado de https://www.marketingdirecto.com/marketing-general/tendencias/s-jimenez-game- marketing-gracias-al-gamification-los-usuarios-estan-comentando-productos Marlowe, D., y Crowne, D. P. (1960). A new scale of social desirability independent of psychopathology. Journal of Consulting Psychology, 24(4) 349-354.

Martí, J. (2004). Publicidad y entretenimiento en la web: estrategias, formatos y tipologías de Advertainment (Tesis doctoral). Editorial de la Universidad Politécnica de Valencia.

Martínez-Torres, M. R., Toral Marín, S. L., Garcia, F. B., Vazquez, S. G., Oliva, M. A., y Torres, T. (2008). A technological acceptance of e-learning tools used in practical and laboratory teaching, according to the European higher education area. Behaviour & Information Technology, 27(6), 495-505.

Maslow, A. H. (1943). A theory of human motivation. Psychological Review, 50 (4), 370- 396.

Mathieson, K., Peacock, E., y Chin, W. W. (2001). Extending the technology acceptance model: the influence of perceived user resources. ACM SIGMIS Database: the DATABASE for Advances in Information Systems, 32(3), 86-112.

Mathwick, C., y Mosteller J. (2017). Online Reviewer Engagement: A Typology Based on Reviewer Motivations. Journal of Service Research 2017, 20(2), 204-218.

Mazzarol, T. (2015). SMEs engagement with e-commerce, e-business and e- marketing. Small enterprise research, 22(1), 79-90.

McCloskey, D. (2006). The Importance of Ease of Use, Usefulness, and Trust to Online Consumers: An Examination of the Technology Acceptance Model with Older Consumers. Journal of Organizational and End User Computing, 18(3), 47-65.

McGonigal, J. (2011). Reality Is Broken: Why Games Make us Better and How They Can Change the World. New York, NY: Penguin Press.

McKnight, D. H., y Chervany, N. L. (2001). What trust means in e-commerce customer relationships: An interdisciplinary conceptual typology. International journal of electronic commerce, 6(2), 35-59.

McNamara, D. S., Jackson, G. T., y Graesser, A. C. (2009). Intelligent tutoring and games (ITaG). Proceedings of the Workshop on Intelligent Educational Games at the 14th Annual Conference on Artificial Intelligence in Education (pp. 1–10), Brighton, UK.

Medler, B., y Magerko, B. (2011). Analytics of play: Using information visualization and gameplay practices for visualizing video game data. Parsons Journal for Information Mapping, 3(1), 1-12.

Merino, P.P. (13 de julio de 2016). Gamificación, la tendencia que está revolucionando el mundo de los negocios. Recuperado de https://ecommerce-news.es /gamificacion-la-tendencia-esta-revolucionando-mundo-los-negocios-45303 Merino, P.P. (7 de abril de 2017). Amazon lidera el ecommerce en España, con una facturación de 871 MM€ en 2016; El Corte Inglés segundo con 651 MM€. Recuperado de http://ecommercenews.es/internacional/amazon-ecommerce-el-corte- ingles-facturacion-57957.html# Michailidis, L., Balaguer-Ballester, E., y He, X. (2018). Flow and immersion in video games: The aftermath of a conceptual challenge. Frontiers in psychology, 9.

Mollen, A., y Wilson H. (2010). Engagement, Telepresence, and Interactivity in Online Consumer Experience: Reconciling Scholastic and Managerial Perspectives. Journal of Business Research, 63 (9/10), 919-925.

Morschheuser, B., Hamari, J., y Koivisto, J. (2016). Gamification in crowdsourcing: a review. In 2016 49th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS) (pp. 4375-4384). IEEE.

Mosteller, J., y Mathwick, C. (2016). Consumers helping consumers; the role of psychological need fulfillment in an online reviewer community. In Let’s Get Engaged! Crossing the Threshold of Marketing’s Engagement Era (pp. 377-378). Springer, Cham.

Mudambi, S., y Schuff, D. (2010). What makes a helpful online review? A study of customer reviews on Amazon.com. Mis Quarterly, 34(1), 185-200.

Muntean, C. I. (2011). Raising engagement in e-learning through gamification. In Proc. 6th International Conference on Virtual Learning ICVL (Vol. 1, pp. 323-329).

NetworkNewsWire (10 de julio de 2018). E-Commerce Growth Potential Supercharged by Gamification. Recuperado de https://www.prnewswire.com/news-releases/e- commerce-growth-potential-supercharged-by-gamification-882288154.html Nielsen (27 de enero de 2014). Millennials-breaking the myths. Recuperado de https://www.nielsen.com/us/en/insights/report/2014/millennials-breaking-the-myths/ Novak, T. P., Hoffman, D. L., y Yung, Y.-F. (2000). Measuring the customer experience in online environments: A structural modeling approach. Marketing Science, 19(1), 22- 42.

Nunnally, J.C. (1978). Psychometric Theory (2nd ed.). New York: McGraw-Hill.

O’Brien, H. (2016). Translating theory into methodological practice. In Why engagement matters (pp. 27-52). Springer, Cham.

O’Brien, H. L. (2010). The influence of hedonic and utilitarian motivations on user engagement: The case of online shopping experiences. Interacting with Computers, 22 (5), 344-352.

O’Brien, H. L., y Toms, E. G. (2008). What is user engagement? A conceptual framework for defining user engagement with technology. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 59(6), 938-955.

O’Brien, H. L., y Toms, E. G. (2010). The development and evaluation of a survey to measure user engagement. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 61(1), 50-69.

O’Brien, H. L., y Toms, E. G. (2013). Examining the generalizability of the User Engagement Scale (UES) in exploratory search. Information Processing & Management, 49(5), 1092-1107.

O’Brien, H., y Cairns, P. (2015). An empirical evaluation of the User Engagement Scale (UES) in online news environments. Information Processing & Management, 51(4), 413-427.

Oh, S. H., Kim, Y. M., Lee, C. W., Shim, G. Y., Park, M. S., y Jung, H. S. (2009). Consumer adoption of virtual stores in Korea: Focusing on the role of trust and playfulness. Psychology & Marketing, 26(7), 652-668.

Omnium Games (17 de septiembre de 2014). Deloitte Leadership Academy: el juego de ser el mejor formado. Recuperado de http://omniumgames.com/deloitte-leadership- academy-el-juego-de-ser-el-mejor-formado/ ONTSI (2016). Observatorio Nacional de las Telecomunicaciones y de la SI. Estudio sobre Comercio electrónico B2C 2015. Recuperado de http://www.ontsi.red.es/ontsi/sites/ontsi/files/Informe%20B2C%202015%20%2 8Edici%C3%B3n%202016%29.pdf ONTSI (2018). Observatorio Nacional de las Telecomunicaciones y de la SI. Indicadores de Comercio Electrónico. Febrero 2019. Recuperado de https://www.ontsi.red.es/ontsi/sites/ontsi/files/2019-06/Dossier ComercioElectronicoFebrer19.pdf Ostrom, A. L., Parasuraman, A., Bowen, D. E., Patrício, L., y Voss, C. A. (2015). Service research priorities in a rapidly changing context. Journal of Service Research, 18(2), 127-159.

Overbeeke, K., Djajadiningrat, T., Hummels, C., Wensveen, S., Frens, J., Blythe, M. A., ... y Wright, P. C. (2003). Funology: From Usability to Enjoyment. Let’s Make Things Engaging, 7-17.

P&S Market Research (2016). Gamification Market Overview. Recuperado de https://www.psmarketresearch.com/market-analysis/gamification-market Panda T.K. (2004). Effectiveness of product placements in indian films and its effects on brand memory and attitude with special reference to Hindi films. The ICFAI Journal of Marketing Management.

Pavlou, P. A. (2003). Consumer acceptance of electronic commerce: Integrating trust and risk with the technology acceptance model. International journal of electronic commerce, 7(3), 101-134.

Peterson, E. (2007). How to Measure Visitor Engagement, Redux. Recuperado de http://blog.webanalyticsdemystified.com/weblog/2007/10/how-to-measure- visitor-engagement-redux.html Prestopnik, N. R., y Tang, J. (2015). Points, stories, worlds, and diegesis: Comparing player experiences in two citizen science games. Computers in Human Behavior, 52, 492-506.

Priebatsch, S. (2010). Building the game layer on top of the world. TED - Ideas Worth Spreading. Recuperado de http://www.youtube.com /watch?v=Yn9fTc _WMbo&feature=player_embedded Procci, K., Singer, A. R., Levy, K. R., y Bowers, C. (2012). Measuring the flow experience of gamers: An evaluation of the DFS-2. Computers in Human Behavior, 28(6), 2306- 2312.

Przybylski, A., Rigby, C., y Ryan, R. (2010). A motivational model of video game engagement. Review of General Psychology, 14(2), 154-166.

PwC (2016). They say they want a revolution. Recuperado de https://www.pwc.com/gx/en/retail-consumer/publications/assets/total-retail-global- report.pdf Qiu, L., y Li, D. (2008). Applying TAM in B2C E-Commerce Research: An Extended Model. Tsinghua Science & Technology, 13(3), 265-272.

Rapp, A. (2014). A SWOT analysis of the gamification practices: Challenges, open issues and future perspectives. In Advances in Affective and Pleasurable Design: Proceedings of the 5th AHFE International Conference (Vol. 19, pp. 476-487).

Razavi, Y., Ho, B., y Fox, M.S. (20 septiembre de 2012). Gamifying E-Commerce: gaming and social-networking induced loyalty. The European Business Review. Recuperado de www.europeanbusinessreview.com/?p=2650 Reeve, J. (2006). Extrinsic Rewards and Inner Motivation. In C. M. Evertson & C. S. Weinstein (Eds.), Handbook of classroom management: Research, practice, and contemporary issues (pp. 645-664). Mahwah, NJ, US: Lawrence Erlbaum Associates Publishers.

Reeves, B., y Read, J. L. (2009). Total engagement: using games and virtual worlds to change the way people work and businesses compete. Boston: Harvard Business School Press.

Reinartz, W., Haenlein, M., y Henseler, J. (2009). An empirical comparison of the efficacy of covariance-based and variance-based SEM. International Journal of research in Marketing, 26(4), 332-344.

Reise, S. P., Waller, N. G., y Comfrey, A. L. (2000). Factor analysis and scale revision. Psychological Assessment, 12(3), 287–297.

Richter, G., Raban, D. R., y Rafaeli, S. (2015). Studying gamification: the effect of rewards and incentives on motivation. In Gamification in education and business (pp. 21-46). Springer, Cham.

Rigby, C. S., y Ryan, R. M. (2011). Glued to games: How video games draw us in and hold us spellbound. Santa Barbara: Praeger.

Rigby, S., y Przybylski, A. (2009). Virtual worlds and the learner hero: How today’s video games can inform tomorrow’s digital learning environments. Theory and Research in Education, 7, 214-223.

Rigdon, E. E. (2012). Rethinking Partial Least Squares Path Modeling: In Praise of Simple Methods. Long Range Planning, 45(5–6), 341–358.

Ringle, C.M., y Sarstedt, M. (2016). Gain more insight from your PLS-SEM results: the importance performance map analysis. Industrial Management and Data Systems, 116(9), 1865-1886.

Ringle, C.M., Wende, S., y Becker, J.-M. (2015). SmartPLS 3. SmartPLS GmbH, Bönningstedt.

Robertson, M. (2010). Can’t play, won’t play. Hide & Seek, 6, 2010.

Robson, K., Plangger, K., Kietzmann, J., McCarthy, I., y Pitt, L. (2015). Is it all a game? Understanding the principles of gamification. Business Horizons, 58(4), 411- 420.

Rodrigues, L.F., Oliveira, A., y Costa, C.J. (2016). Playing seriously-How gamification and social cues influence bank customers to use gamified e-business applications. Computers in Human Behavior, 63, 392-407.

Rogers, E. (1983). Diffusion of Innovations (3rd ed.). New York: The Free Press.

Roldán, J. L., y Sánchez-Franco, M. J. (2012). Variance-based structural equation modeling: Guidelines for using partial least squares in information systems research. In Research methodologies, innovations and philosophies in software systems engineering and information systems (pp. 193-221). IGI Global.

Ruizalba Robledo, J. L., Navarro Lucena, F., y Jiménez Arenas, S. (2013). Gamificación como estrategia de marketing interno. Intangible capital, 9(4), 1113- 1144.

Ryan, R.M., y Deci, E.L. (2000). Intrinsic and extrinsic motivations: classic definitions and new directions. Contemporary Educational Psychology, 25(1), 54-67.

Sailer, M., Hense, J., Mandl, H., y Klevers, M. (2013). Psychological perspectives on motivation through gamification. Interaction Design and Architecture(s) Journal,19, 28-37.

Sailer, M., Hense, J., Mayr, S. K., y Mandl, H. (2017). How gamification motivates: An experimental study of the effects of specific game design elements on psychological need satisfaction. Computers in Human Behavior, 69, 371-380.

Salen, K., Tekinbas, K. S., y Zimmerman, E. (2004). Rules of play: Game design fundamentals. MIT press.

Sánchez-Franco, M. J. (2006). Exploring the influence of gender on the web usage via partial least squares. Behaviour & Information Technology, 25(1), 19-36.

Sanchez-Franco, M. J. (2010). WebCT–The quasimoderating effect of perceived affective quality on an extending Technology Acceptance Model. Computers & education, 54(1), 37-46.

Sánchez-Franco, M. J., Martín-Velicia, F. A., y Villarejo-Ramos, Á. F. (2007). El modelo TAM y la enseñanza superior: una investigación del efecto moderador del sexo. Revista española de pedagogía, 65(238), 459-478.

Sarabia, F.J. (1999). Construcción de escalas de medida. En Sarabia, F.J. (Co.), Metodología para la investigación en Marketing y Dirección de Empresas. Madrid: Pirámide.

Sarstedt, M., Hair, J. F., Ringle, C. M., Thiele, K. O., y Gudergan, S. P. (2016). Estimation issues with PLS and CBSEM: Where the bias lies!. Journal of Business Research, 69(10), 3998-4010.

Sarstedt, M., Henseler, J., y Ringle, C.M. (2011). Multigroup analysis in partial least squares (PLS) path modeling: alternative methods and empirical results. Measurement and Research Methods in International Marketing, 22, 195-218.

Schwarzer, R., Bäßler, J., Kwiatek, P., Schröder, K., y Zhang, J. X. (1997). The assessment of optimistic self-beliefs: Comparison of the german, spanish, and chinese versions of the general self-efficacy scale. Applied Psychology: An International Review, 46(1), 69- 88.

SCVNGR (2010). SCVNGR 's Secret Game Mechanics Playdeck. Recuperado de https://techcrunch.com/2010/08/25/scvngr-game-mechanics Seaborn, K., y Fels, D. I. (2015). Gamification in theory and action: A survey. International Journal of Human-Computer Studies, 74, 14-31.

Shang, R.A., Chen, Y.C., y Shen, L. (2005). Extrinsic versus intrinsic motivations for consumers to shop on-line. Information & Management, 42(3), 401-413.

Shevlin, R. (2007). Engagement Myopia. Recuperado de http://marketingroi.wordpress.com/2007/01/02/engagement-myopia/ Shmueli, G. (2010). To explain or to predict? Statistical science, 25(3), 289-310.

Shmueli, G. y Koppius, O. R. (2011). Predictive analytics in information systems research. MISQuarterly, 553-572.

Shmueli, G., Ray, S., Estrada, J. M. V. y Chatla, S. B. (2016). The elephant in the room: Predictive performance of PLS models. Journal of Business Research, 69(10), 4552- 4564.

Siekpe, J.S. (2003). The effect of web interface features on consumer online shopping intentions. Ph.D. Dissertation. The University of Texas.

Siekpe, J. S. (2005). An examination of the multidimensionality of flow construct in a computer-mediated environment. Journal of Electronic Commerce Research, 6(1), 31.

Silva, L. (2007). Post-positivist review of technology acceptance model. Journal of the Association for Information Systems, 8(4), 255-266.

Simonson, I., y Rosen, E. (2014). What marketers misunderstand about online reviews. Harvard Business Review, 92(1), 7.

Singla, A., y White, R. W. (2010). Sampling high-quality clicks from noisy click data. In Proceedings of the 19th international conference on world wide web (WWW) (pp. 1187–1188). New York: ACM.

Singleton, R.A., Straits, B.C., y Straits, M.M. (1993). Approaches to social science research. New York: Oxford University Press.

Skadberg, Y.X., y Kimmel, J.R. (2004). Visitors’ flow experience while browsing a web site: its measurement, contributing factors and consequences. Computers in Human Behavior, 20(3), 403-422.

Skinner, B. F. (1957). The experimental analysis of behavior. American Scientist, 45 (4), 343- 371.

Sokura, B. (2012). Flow Experiences in Learning to Use a Spreadsheet Application. In 2012 45th Hawaii International Conference on System Sciences (pp. 4613- 4622). IEEE.

Srinivasan, S. S., Anderson, R., y Ponnavolu, K. (2002). Customer loyalty in e-commerce: an exploration of its antecedents and consequences. Journal of retailing, 78(1), 41-50.

Statista (2019). Amazon - Datos estadísticos. Recuperado de https://es.statista.com/temas/3556/amazon/ Strahan, R., y Gerbasi, K.C. (1972). Short, homogeneous versions of the Marlowe- Crowne social desirability scale. Journal of Clinical Psychology, 28, 191-193.

Tabachnick, B. G., y Fidell, L. S. (2007). Using multivariate statistics (5th ed.). Boston: Pearson.

Taylor, S., y Todd, P. (1995). Decomposition and crossover effects in the theory of planned behavior: A study of consumer adoption intentions. International Journal of Research in Marketing, 12, 137-155.

Tellis, G. J. (1988). Advertising exposure, loyalty, and brand purchase. Journal of Marketing Research, 25, 134-144.

Teo, T. S. H., Lim, V.K.G., y Lai, R.Y.C. (1999). Intrinsic and extrinsic motivation in Internet usage. Omega, 27(1), 25-37.

Terlutter, R., y Capella, M. L. (2013). The gamification of advertising: analysis and research directions of in-game advertising, advergames, and advertising in social network games. Journal of Advertising, 42(2-3), 95-112.

Terrill, B. (2008). My coverage of lobby [sic] of the social gaming summit.

Thakur, R. (2016). Understanding customer engagement and loyalty: a case of mobile devices for shopping. Journal of Retailing and consumer Services, 32, 151-163.

Tseng, F-C. (2010). Segmenting online gamers by motivation. Expert Systems with Applications, 38, 7693-7697.

Van Der Heijden, H. (2003). Factors influencing the usage of websites: the case of a generic portal in The Netherlands. Information and Management, 40(6), 541-549.

van Doorn, J., Lemon, K. N., Mittal, V., Nass, S., Pick, D., Pirner, P., y Verhoef, P. C. (2010). Customer engagement behavior: Theoretical foundations and research directions. Journal of service research, 13(3), 253-266.

Vassileva, J. (2012). Motivating participation in social computing applications: A user modeling perspective. User Modeling and User-Adapted Interaction, 22(1), 177-201.

Venkatesh, V. (1999). Creation of favorable user perceptions: Exploring the role of intrinsic motivation. MIS quarterly, 239-260.

Venkatesh, V. (2000). Determinants of perceived ease of use: integrating control, intrinsic motivation, and emotion into the technology acceptance model. Information Systems Research, 11(4), 342-365.

Venkatesh, V., Morris, M. G., y Ackerman, P. L. (2000). A longitudinal field investigation of gender differences in individual technology adoption decision-making processes. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 83(1), 33-60.

Ventakesh, V., Morris, G., Davis, G., y Davis, F. (2003). User acceptance of information technology: Toward an unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425-478.

Venkatesh, V., y Bala, H. (2008). Technology Acceptance Model 3 and a Research Agenda on Interventions . Decision Sciences, 39(2), 273-315.

Venkatesh, V., y Davis, F.D. (1994). Modeling the determinants of perceived ease of use. J.I. DeGross, S.L. Huff, M.C. Munro (Eds.). In Proceedings of the fifteenth international conference on information systems, 213-227. Vancouver, British Columbia.

Venkatesh, V., y Davis, F.D. (1996). A model of the antecedents of perceived ease of use: development and test. Decision Sciences, 27(3), 451-481.

Venkatesh, V., y Davis, F.D. (2000). A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies. Management Science, 46(2), 186-204.

Wang, C. K. J., Khoo, A., Liu, W. C., y Divaharan, S. (2008). Passion and intrinsic motivation in digital gaming. CyberPsychology & Behavior, 11 (1), 39-45.

Wang, H., y Sun, C.-T. (2011). Game reward systems: gaming experiences and social meanings. Paper presented at the DiGRA 2011 conference: Think Design Play. Hilversum.

Webster, J., y Ahuja, J. S. (2006). Enhancing the design of web navigation systems: The influence of user disorientation on engagement and performance. Mis Quarterly, 661- 678.

Webster, J., y Ho, H. (1997). Audience engagement in multimedia presentations. SIGMIS Database, 28, 63-77.

Webster, J., Trevino, L. K., y Ryan, L. (1993). The Dimensionality and correlates of flow in human-computer interaction. Computers in Human Behavior, 9, 411-426.

Werbach, K. (2014). (Re) defining gamification: A process approach. In International conference on persuasive technology (pp. 266-272). Springer, Cham.

Werbach, K., y Hunter, D. (2012). For the Win: How game thinking can revolutionalize your business. Wharton: Digital Press.

Werbach, K., y Hunter, D. (2015). The gamification toolkit - dynamics, mechanics, and components for the win. Philadelphia: Wharton Digital Press.

Whitton, N., y Moseley, A. (2014). Deconstructing engagement: Rethinking involvement in learning. Simulation & Gaming, 45(4-5), 433-449.

Wiebe, E. N., Lamb, A., Hardy, M., y Sharek, D. (2014). Measuring engagement in video game-based environments: Investigation of the User Engagement Scale. Computers in Human Behavior, 32, 123-132.

Wiersma, U. J. (1992). The effects of extrinsic rewards in intrinsic motivation: A meta‐analysis. Journal of Occupational and Organizational Psychology, 65(2), 101- 114.

Williams, D. (2002). Structure and Competition in the U.S. Home Video Game Industry. The International Journal on Media Management, 4(1), 41-54.

Williams, D., Consalvo, M., Caplan, S., y Yee, N. (2009). Looking for gender: Gender roles and behaviors among online gamers. Journal of Communication, 59(4), 700-725.

Williams, D., Martins, N., Consalvo, M., y Ivory, J. D. (2009). The virtual census: Representations of gender, race and age in video games. New Media & Society, 11(5), 815-834.

Witt, M., Scheiner, C. W., y Robra-Bissantz, S. (2011). Gamification of online idea competitions: insights from an explorative case. In GI-Jahrestagung (p. 392).

Wold, H. (1985). Systems analysis by partial least squares. in p. nijkamp, h. leitner, & n. wrigley (eds.), Measuring the unmeasurable (pp. 221-252). Dordrecht, theNetherlands: Martinus Nijhoff.

Wonnova (14 de noviembre de 2012). Ejemplos de gamification: Nike+, Waze, Samsung Nation y Bokzuy. Recuperado de https://www.wonnova.com/blog/ejemplos-de- gamification-nike-waze-samsung-nation-y-bokzuy-201211 Wright, J. McCarthy y L. Meekison (2003). Making sense of experience. In: M. Blythe, C. Overbeeke, A. Monk and P. Wright, Editors. Funology from Usability to Enjoyment. Kluwer, Dordrecht, pp. 43-53.

Wu, C. H. J., y Liang, R. D. (2011). The relationship between white-water rafting experience formation and customer reaction: a flow theory perspective. Tourism Management, 32(2), 317-325.

Wu, M. (14 de Febrero de 2011). The Magic Potion of Game Dynamics. Recuperado de http://community.lithium.com/t5/Science-of-Social-blog/The-Magic-Potion-of- Game-Dynamics/ba-p/19260 Wu, M.Y., y Liao, S.C. (2011). Consumers’ behavioral intention to use internet shopping: an integrated model of TAM and TRA. Journal of Statistics and Management Systems, 14(2), 375-392.

Wu, P. F. (2019). Motivation crowding in online product reviewing: A qualitative study of amazon reviewers. Information & Management.

Xin, O. W., Zuo, L., Iida, H., y Aziz, N. (2017). Gamification Effect of Loyalty Program and Its Assessment Using Game Refinement Measure: Case Study on Starbucks. In International Conference on Computational Science and Technology (pp. 161-171). Springer, Singapore.

Xu, F., Webber, J., y Buhalis, D. (2014). The gamification of tourism. In Z. Xiang and I. Tussyadiah (Eds.), Information and communication technologies in tourism (pp. 525-537). Wien: Springer.

Xu, F., Buhalis, D., y Weber, J. (2017). Serious games and the gamification of tourism. Tourism Management, 60, 244-256.

Yang, C. (2005). System-level performance evaluation of UMTS with multi-service. Computer Communications, 29(9),1-10.

Yang, K., Yan, X., Fan, J., y Luo, Z. (2017). Leader-follower congruence in proactive personality and work engagement: A polynomial regression analysis. Personality and Individual Differences, 105, 43-46.

Yee, N. (2006). The labor of fun: How video games blur the boundaries of work and play. Games and Culture: A Journal of Interactive Media, 1 (1), 68-71.

Yi, M. Y., y Hwang, Y. (2003). Predicting the use of web-based information systems: Self- efficacy, enjoyment, learning goal orientation, and the technology acceptance model. International Journal of Human-Computer Studies, 59(4), 431-449.

Zackariasson, P., Wåhlin, N., y Wilson, T.L. (2010). Virtual Identities and Market Segmentation in Marketing in and Through Massively Multiplayer Online Games (MMOGs). Services Marketing Quarterly, 31, 275-295.

Zaman, M., Anandarajan, M., y Dai, Q. (2010). Experiencing flow with instant messaging and its facilitating role on creative behaviors. Computers in Human Behavior, 26(5), 1009-1018.

Zarrad, H., y Debabi, M. (2012). Online purchasing intention: Factors and effects. International Business and Management, 4(1), 37-47.

Zembula, (2014). Mobile App Gamification: An Example from Pink Nation. Recuperado de https://www.zembula.com/blog/mobile-app-gamification-victoria-secret-reveals-thrill/ Zichermann, G., y Cunningham, C. (2011). Gamification by design: Implementing game mechanics in web and mobile apps. Sebastopol, CA: O’Reilly Media.

Zumpe, S., y Van der Heijden, H. (2007). On the use of variable user goals to measure perceived usefulness. En H. Öesterle; J. Schelp; R. Winter (Eds.), Proceedings of the Fifteenth European Conference on Information Systems, 1334-1343. St Gallen, Switzerland: University of St Gallen.

FAQs

¿Qué es la gamificación en el e commerce? ›

¿Qué es la gamificación en eCommerce? La gamificación es una técnica del marketing digital que tiene como finalidad convertir el viaje de compra de los consumidores en un juego y, a su vez, ayudar a los negocios a captar la atención de clientes potenciales y fidelizarlos.

¿Qué aplicación práctica tiene la gamificación en la educación? ›

La gamificación es una técnica que nos permite emplear diversos recursos y herramientas en el aula que ayudarán a los docentes a motivar a los alumnos, personalizar las actividades y contenidos en función de las necesidades de cada estudiante, favorecer la adquisición de conocimientos y mejorar la atención.