¿Conoces los 4 segmentos de mayores usuarios de banca online?

Post realizado en co-autoría con los doctores Begoña Peral-Peral y Jorge Arenas-Gaitán, ambos de la Universidad de Sevilla.

La revolución tecnológica de internet ha transformado el día a día de los usuarios y clientes de los bancos y la forma en que estos prestan los servicios bancarios para mantener a sus clientes satisfechos. La banca online permite a los clientes realizar su operativa bancaria de una manera más eficaz, en cualquier momento del día, independientemente de su localización, sin esperas y sin interactuar con el personal de las oficinas (Hoehle et al., 2012). Para las entidades bancarias, es una de las aplicaciones B2C (business to consumer) más exitosas y beneficiosas (Al-Jabri y Sohail, 2012; Lee 2009; Yuen et al., 2010), ya que permite reducir los costes de otras formas de banca y consigue más información sobre sus clientes, lo que permite mejorar la calidad de servicio, necesario en un mercado altamente competitivo.

En Europa -UE 28- la tendencia a la realización de operaciones bancarias a través de internet sigue creciendo desde 2007, aunque España presenta una penetración inferior a la media de los 28 países, por debajo de los valores de Francia, Reino Unido y Alemania y muy alejada de los mayores porcentajes de usuarios del e-banking que se encuentran en los países nórdicos (por encima del 80%).

La superación de la brecha digital debida a la edad constituye uno de los objetivos de la Agenda Connect 2020, que propone la inclusión de poblaciones marginales o vulnerables tales como los mayores[1]. Si analizamos el uso de la banca online con relación a la edad, se observa cómo los valores decaen a medida que aumenta esta. En el caso de la relación inversa entre la edad y el uso de la banca electrónica, distintas investigaciones señalan que los mayores son más resistentes al cambio y tienen una actitud negativa hacia el uso de servicios de banca online (Ainin et al., 2005) y además prefieren tener una comunicación cara a cara con los empleados de las oficinas bancarias siempre que sea posible (Asmi e Ishaya, 2012). Sin embargo, este servicio electrónico ofrece numerosas utilidades a los mayores, tales como la conveniencia de acceso las 24 horas del día, versatilidad, independencia, privacidad y la posibilidad de superar las barreras físicas de la edad.

La población mayor es un segmento relevante y que en el futuro lo será aún más. Según la Proyección de la Población de España (2016-2066), si se mantienen las tendencias demográficas actuales, el porcentaje de población de 65 y más años que actualmente se sitúa en el 18.7%, alcanzaría el 25.6% en 2031 y el 34.6% en 2066 (INE, 2016)[2]. Por ello, los bancos necesitan entender el nuevo tipo de relación que internet puede generar con los mayores y comprender cómo estos aceptan y usan este servicio.

En este post resumimos las conclusiones e implicaciones obtenidas de una investigación sobre los mayores y los servicios online, y que recoge entre sus objetivos identificar, entre la población mayor de 55 años, segmentos de mercado, usando una técnica de segmentación a posterori llamada PLS-POS (Partial Least SquaresPrediction-Oriented Segmentation) y analizar las características de estos segmentos resultantes. Los resultados de la investigación muestran cuatro segmentos de mercado significativos, de tamaños semejantes y con comportamientos diferenciados entre ellos, lo que indica una alta heterogeneidad con respecto al uso y aceptación de la banca electrónica entre usuarios mayores. La segmentación realizada nos ha permitido explorar características psicológicas como la auto-confianza, la audacia o la edad cognitiva, con mayor poder discriminante del que ofrecen las variables socio-demográficas habitualmente utilizadas para explicar la brecha digital.

Investigaciones previas segmentan a los mayores respecto a las aplicaciones o servicios basados en las TIC. Pesonen et al. (2015) proponen tres diferentes segmentos de mayores con relación a los servicios turísticos online: aventureros experimentados, buscadores meticulosos y observadores torpes. Peral-Peral et al. (2015) encuentran diferentes segmentos llamados e-mayores, e-usuarios por conveniencia, enganchados con las redes, temerosos con la tecnología y navegando con la familia, que muestran diferentes comportamientos respecto a las redes sociales. En relación con la adopción de la tecnología móvil, Vicente y Lopes (2016) identifican a tres segmentos, denominados apático, social y hedonista, y ocupado y activo. En cuanto a la compra online, Villarejo-Ramos et al. (2016) encuentran tres segmentos de mayores en función de su acceso y uso de Internet y de sus características socio-demográficas, denominados conectados a internet no compradores, compradores online y no conectados a internet.

En resumen, numerosos estudios señalan la heterogeneidad del grupo de los individuos mayores detectando diferentes segmentos en función de su comportamiento y de la aceptación de una tecnología. En nuestro trabajo analizamos estas diferencias en el comportamiento entre usuarios de banca online para el caso de los usuarios mayores.

Breve descripción metodológica

Utilizamos para la investigación una muestra de 415 mayores de 50 años, estudiantes del Aula de la Experiencia de la Universidad de Sevilla.

Para la segmentación utilizamos la herramienta Prediction-Oriented Segmentation (PLS-POS) para detectar clases latentes calculando simultáneamente los parámetros y los segmentos de pertenencia de las observaciones (Becker et al., 2013). Posteriormente, abordamos las diferencias en los comportamientos de cada uno de los segmentos resultantes. Para ello hemos aplicado un Análisis Multigrupo (MGA-PLS). Por último, para explicar mejor las características de los segmentos extraídos mediante PLS-POS, hemos realizado un Análisis de la Varianza (ANOVA) sobre variables que recogían las auto-percepciones de los adultos mayores.

Discusión y conclusiones

El análisis de los resultados nos permitió, una vez obtenidos los segmentos significativamente diferentes, caracterizar a los grupos resultantes mediante las características socio-demográficas y otras variables relativas a la auto-percepción de los individuos, especialmente relevantes en la población de adultos mayores. Los resultados del trabajo reflejan que las variables socio-demográficas empleadas no son útiles para diferenciar entre los comportamientos de los segmentos. Sin embargo, las variables con un mayor perfil psicológico sí explican las diferencias entre los segmentos. Las cuatro variables analizadas fueron: la diferencia entre la edad cognitiva y la edad cronológica; la auto-confianza en el uso de las TIC, el atrevimiento a usar TIC y la intención de uso de la banca online. Por ello, podemos distinguir cuatro segmentos con diferencias en sus comportamientos respecto a la banca electrónica y sus características de corte psicológico.

Segmento 1. UTILITARISTAS. Las expectativas de resultado (lo que esperan obtener) actúan como antecedente de la intención de uso de la banca electrónica. Tienen una intención de uso superior a la media. Las diferencias entre edades (cognitiva y cronológica) es la más pequeña de los cuatro grupos. Resulta un grupo con baja auto-confianza, pero con un atrevimiento superior a la media. A este grupo de mayores les mueve la utilidad percibida del uso de la banca online, principalmente.

Segmento 2. AUTOCONFIADOS. Se trata del grupo de mayores que mayor auto-confianza tienen en sus capacidades respecto a las TIC. Es decir,  se creen que son lo suficientemente capaces para utilizar con éxito una determinada tecnología (Walker y Johnson, 2006). Además, este segmento es atrevido. Presentan la mayor diferencia entre su edad cronológica y su edad cognitiva, probablemente porque se sienten “jóvenes de corazón”, como los denominan Hong et al. (2013), para los que la utilidad percibida o expectativas de desempeño juegan un papel importante en la adopción de la tecnología. Sin embargo, es el segmento con menor intención de uso.

Segmento 3. OSADOS. Las expectativas de ahorro de tiempo y facilidad de uso actúan como antecedentes de la intención de uso de la banca online. La diferencia entre edad real y cognitiva es superior a la media. Este segmento es el más atrevido. Los resultados de Sudbury y Simcock (2009) indican que el carácter audaz permite diferenciar entre los mayores: así, el segmento que ellos denominan como “pioneros positivos” presenta altos niveles de audacia, les gusta probar cosas nuevas, les gusta ser los primeros en hacerlo y compartir dicha información. Nuestro segmento 3 es, además, el que mayor intención de uso presenta.

Segmento 4. INFLUENCIADOS. El principal antecedente de la intención de uso son, las influencias sociales. La relación entre intención de uso y uso es la más fuerte entre los cuatro segmentos. Este grupo se caracteriza por los menores niveles de auto-confianza y atrevimiento. La diferencia entre edad cronológica y cognitiva es la menor. Al igual que en nuestro caso, Hong et al. (2013) encuentran que para aquellos mayores cuya edad real y cognitiva son similares, solo la facilidad de uso y las influencias de familias y amigos son determinantes en la adopción de la tecnología.

En conclusión, nuestro trabajo muestra la elevada heterogeneidad de los mayores con respecto al uso de la banca online. Además, la segmentación realizada nos ha permitido explorar sus características, más allá del escaso poder discriminante que ofrecen las variables socio-demográficas como la edad o el género. El trabajo concluye conformado cuatro estereotipos de mayores definidos por variables psicológicas (edad cognitiva, nivel de auto-confianza y  atrevimiento a usar las TIC) con relación a la intención y al uso de la banca electrónica.

Referencias bibliográficas

Ainin, S., Lim, C. H. y Wee, A. (2005). Prospects and challenges of e-banking in Malaysia. The Electronic Journal of Information Systems in Developing Countries, 22.

Al-Jabri, I.M. y Sohail, M.S., (2012). Mobile Banking Adoption: Application of Diffusion of Innovation Theory. Journal of Electronic Commerce Research 13(4), 379-391.

Asmi, F. y Ishaya, T., (2012). Understanding the behavior of the elderly towards Internet Banking in the UK. SOTICS 2012: The Second International Conference on Social Eco-Informatics, 100-106.

Becker, J.-M., Rai, A., Ringle, C. M. y Völckner, F. (2013). Discovering unobserved heterogeneity in structural equation models to avert validity threats. Mis Quarterly, 37(3), 665-694.

Hoehle, H., Scomavacca, E., Huff, S., (2012). Three decades of research on consumer adoption and utilization of electronic banking channels: A literature analysis. Decision Support Systems, 54, 122-132.

Hong, S. J., Lui, C. S. M., Hahn, J., Moon, J. Y. y Kim, T. G. (2013). How old are you really? Cognitive age in technology acceptance. Decision Support Systems, 56, 122-130.

Lee, M. Ch. (2009). Factors influencing the adoption of internet banking: An integration of TAM and TPB with perceived risk and perceived benefit.  Electronic Commerce Research and Applications, 8, 130-141.

Peral-Peral, B., Villarejo-Ramos, A.F. y Arenas-Gaitán, J. (2015). Motivaciones hedónicas vs. utilitaristas en internet: segmentación latente de mayores. XXV Jornadas Hispano Lusas de Gestión Científica, Ourense.

Pesonen, J., Komppula, R. y Riihinen, A. (2015). Typology of senior travellers as users of tourism information technology. Information Technology & Tourism, 15(3), 233-252.

Sudbury, L. y Simcock, P. (2009). Understanding older consumers through cognitive age and the list of values: A UK based perspective. Psychology & Marketing, 26(1), 22-38.

Vicente, P. y Lopes, I. (2016). Attitudes of older mobile phone users towards mobile phones. Communications, 41(1), 71-86.

Villarejo-Ramos, Á. F., Rondán-Cataluña, F. J. y Revilla-Camacho, M. Á. (2016). Typology of online shoppers over 55. Innovar, 26(59), 61-72.

Walker, R. H. y Johnson, L. W. (2006). Why consumers use and do not use technology-enabled services. Journal of Services Marketing, 20(2), 125-135.

Yuen Y.Y., Yeow P.H.P., Lim N. y Saylani N. (2010). Internet banking adoption: Comparing developed and developing countries. The Journal of Computer Information Systems, 51(1), 52-61.

[1] ITU, International Telecommunication Union (2015). Measuring the Information Society Report. http://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Documents/publications/misr2015/MISR2015-w5.pdf

[2] INE (2016). Proyección de la Población de España (2016-2066). http://www.ine.es/jaxiT3/Datos.htm?t=9663

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