ESTUDIOS DE ECONOMÍA APLICADASecure Site En este trabajo se ha utilizado el Análisis Envolvente de...

____________ Artiacuteculo recibido en agosto de 2012 y aceptado en febrero de 2013 Artiacuteculo disponible en versioacuten electroacutenica en la paacutegina wwwrevista-eeanet ref ә-31206 ISSN 1697-5731 (online) ndash ISSN 1133-3197 (print)

E S T U D I O S D E E C O N O M Iacute A A P L I C A D A

V O L 31 - 2 2013

P Aacute G S 597 ndash 620

Un modelo no parameacutetrico de evaluacioacuten de la eficiencia y la gestioacuten de las redes sociales virtuales Una aplicacioacuten a las empresas del sector de las telecomunicaciones en Espantildea

MARGARITA MARTINEZ-NUNtildeEZ a WALDO SAUacuteL PEREZ-AGUIAR a

a Universidad Politeacutecnica de Madrid Facultad CCEE c Joseacute Gutieacuterrez Abascal 2 28006 Madrid Espantildea E-mail margaritamartinezupmes waldoperezupmes

RESUMEN Este artiacuteculo analiza la relacioacuten entre la eficiencia productiva y las Redes Sociales Virtuales (RSV) en las empresas de telecomunicaciones en Espantildea En una primera etapa se aplica el anaacutelisis envolvente de datos (DEA) incorporando varios indicadores de actividad ldquoSocial Mediardquo En una segunda etapa se utiliza una regresioacuten logiacutestica para caracterizar las empresas eficientes Los resultados muestran que la capacidad de absorcioacuten y utilizacioacuten de las RSV es un factor determinante en la mejora de la eficiencia productiva La utilizacioacuten combinada y las distintas capacidades de gestioacuten de las RSV permiten identificarlas como un recurso heterogeacuteneo Este trabajo presenta un modelo para la evaluacioacuten del desempentildeo estrateacutegico al abordar su presencia y actividad en RSV Palabras clave Eficiencia Anaacutelisis Envolvente de Datos (DEA) regresioacuten logiacutestica redes sociales tecnologiacuteas 20

empresas de telecomunicaciones

A Non-Parametric Model for Efficiency Estimation and Online Social Network Management Evaluation An Application to Spanish Telecommunication Firms

ABSTRACT This paper analyzes the relationship between the productive efficiency and the Online Social Networks - OSN in the Spanish telecommunications firms First a data envelopment analysis (DEA) is used and several indicators of business Social Media activities are incorporated In a second stage a logistic regression model regression is applied to characterize the efficient enterprises Results show that the companys ability to absorb and utilize this OSN is a key factor in improving the productive efficiency These results on the combined use and different management capabilities of OSN point to a definition of OSN as a heterogeneous resource This paper presents a model for assessing the strategic performance to address their presence and activity in OSN Keywords Efficiency Data Envelopment Analysis (DEA) Logistic Regression Online Social Networks Web 20

Technologies Telecommunications Firms

Clasificacioacuten JEL C67 D21 L96 O32

MARGARITA MARTINEZ-NUNtildeEZ Y WALDO SAUacuteL PEREZ-AGUIAR

Estudios de Economiacutea Aplicada 2013 597-620 Vol 31-2

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1 INTRODUCCION Las Redes Sociales Virtuales (RSV) entendidas como las aplicaciones que

permiten que el contenido de las mismas lo desarrollen los propios usuarios de forma colaborativa se ha convertido en una nueva filosofiacutea para hacer las cosas en internet teniendo como centro al usuario que estaacute siendo cada vez maacutes valo-rada por las empresas Las RSV son consideradas como la aplicacioacuten tecnoloacute-gica que maacutes ha crecido durante los uacuteltimos antildeos (Lorenzo Romero et al 2011) En menos de cinco antildeos estos sitios han pasado de ser una actividad on line especializada a convertirse en un fenoacutemeno en el que participan decenas de millones de usuarios de Internet (Lenhart et al 2007)

Con la progresiva incorporacioacuten de estas nuevas tecnologiacuteas interactivas las empresas pueden obtener beneficios diversos como reducir los costes del servi-cio de atencioacuten al cliente mejorar sus investigaciones de mercado involucrar a los consumidores en los procesos de disentildeo de nuevos productos y aumentar la notoriedad de la marca entre otros Estas RSV no son pues meros instrumen-tos de venta sino que maacutes bien en teacuterminos de ventas complementan los servi-cios de distribucioacuten online (Casaloacute et al 2012)

En Espantildea el uso de redes sociales virtuales entre los consumidores estaacute bastante avanzado pero en el caso de las empresas va maacutes atrasado La penetra-cioacuten de las empresas tradicionales en el mundo de la Web 20 ha sido escasa limitaacutendose en la mayoriacutea de los casos a un uso de mero posicionamiento es decir simplemente estar presente en los principales y maacutes populares sitios y servicios 20 (IZO 2011) Pero no todos los sectores empresariales han adop-tado las RSV con la misma rapidez ni con la misma profundidad De hecho existen marcadas diferencias en el beneficio obtenido de las tecnologiacuteas sociales por compantildeiacuteas pertenecientes a un sector u otro siendo el sector de las Teleco-municaciones (MckinseyampCompany 2009) el que tiene mayor nuacutemero de com-pantildeiacuteas con al menos un beneficio medible gracias a las Tecnologiacuteas 20 a nivel mundial La seleccioacuten de este sector en Espantildea se ha considerado como un sec-tor clave para estas Tecnologiacuteas 20 y esta ha sido la causa de su seleccioacuten para este estudio

En este trabajo se han considerado las RSV como un recurso tecnoloacutegico in-teractivo entendido como servicios y aplicaciones especiacuteficas dentro de las Tecnologiacuteas de la Informacioacuten y la Comunicacioacuten (TICs) Se han estudiado las siguientes herramientas 20 Twitter Facebook YouTube Blogs y tambieacuten otras tecnologiacuteas ya incorporadas en las empresas como la Web empresarial y plataformas en desarrollo como web moacuteviles mobi Este estudio se enfoca en la forma de gestioacuten de estas Tecnologiacuteas 20 ya que salvo que la compantildeiacutea opte por desarrollar su propia solucioacuten tecnoloacutegica las plataformas que sustentan las RSV son puacuteblicas y gratuitas cualquier empresa puede conseguir un perfil y acceder a funciones ideacutenticas asiacute como usarlas con la intensidad que se quiera

UN MODELO NO PARAMEacuteTRICO DE EVALUACIOacuteN DE LA EFICIENCIAhellip


599

La actividad de un actor es perfectamente observable y replicable por todos los demaacutes lo que genera una gran riqueza y diversidad de actividades en las RSV Esta circunstancia podriacutea predecir dotaciones de recursos homogeacuteneos que no influyeran en los niveles de eficiencia

La principal motivacioacuten de este trabajo es aportar a los gestores de las orga-nizaciones un modelo de evaluacioacuten de la implementacioacuten de las Tecnologiacuteas 20 No existen muchos estudios ni trabajos empiacutericos que proporcionen indica-dores de evaluacioacuten dichas tecnologiacuteas debido a la novedad y creciente desa-rrollo de las mismas El objetivo de este estudio es analizar la eficiencia productiva de las empresas del Sector de Telecomunicaciones en Espantildea asiacute como la influencia en dicha eficiencia de la incorporacioacuten de indicadores de Tecnologiacuteas 20 Tambieacuten se quiere comprobar la capacidad de absorcioacuten e incorporacioacuten de las Tecnologiacuteas 20 y si puede considerarse como un recurso heterogeacuteneo valioso y escaso

Este articulo continua con unos breves antecedentes de la metodologiacutea apli-cada Despueacutes se presenta la metodologiacutea de este estudio DEA y Regresioacuten Logiacutestica El apartado 4 expone el material y los datos recogidos En la si-guiente seccioacuten se muestran los resultados obtenidos en los distintos modelos que son discutidos y comparados en la seccioacuten 6 Las conclusiones se exponen en el apartado final

2 ANTECEDENTES Existe una importante tradicioacuten en la aplicacioacuten del DEA en el sector de las

Telecomunicaciones para evaluar la eficiencia y la productividad mediante la utilizacioacuten de recursos financieros tanto a nivel de empresa como a nivel de mercado En el aacutembito internacional en los uacuteltimos antildeos se han realizado estu-dios comparativos de eficiencia entre empresas del sector de las telecomunica-ciones en distintos paiacuteses Debnath et al (2008) en la India Mahdavi et al (2008) en Iraacuten Hisali et al (2011) en Uganda Yang et al (2009) en Taiwan El trabajo de Tsai et al (2006) estudia la eficiencia de las 39 mejores operadoras globales La utilizacioacuten de esta metodologiacutea ha ido evolucionando en el tiempo y ha pasado a considerarse como una metodologiacutea adecuada para relacionar los resultados de eficiencia con las caracteriacutesticas de la organizacioacuten de modo que se pueden identificar las fuentes de ineficiencia para una mejora del disentildeo organizacional (Lee at al 2005) Desde esta perspectiva existen distintas investigaciones que abordan el comportamiento de unidades de negocio introduciendo ademaacutes de recursos financieros otros factores de los que dispone la empresas para llevar a cabo su estrategia como son recursos fiacutesicos y humanos (Durand et al (2003) en Francia y de Majumdar (1998) y Majumdar et al (1998) en la industria de las telecomunicaciones en USA)

Bajo esta perspectiva la utilizacioacuten y el impacto de los recursos tecnoloacutegico



600

como las Tecnologiacuteas de la Informacioacuten y la Comunicacioacuten (TICs) en combi-nacioacuten con distintos recursos tangibles y humanos se analiza mediante la efi-ciencia en estudios como el de Fernaacutendez-Meneacutendez et al (2009) en la industria manufacturera espantildeola Sigala (2003) en el sector hostelero de Reino Unido Serrano-Cinca et al (2005) en las empresas de Internet y Comercio Electroacutenico

Recientemente la utilizacioacuten del DEA se incorpora al anaacutelisis de recursos como son los tecnoloacutegicos a nivel de mercado asiacute Emrouznejad et al (2010) proponen un meacutetodo de evaluacioacuten del uso las TICs en 183 paiacuteses industrializa-dos y Ceccobelli et al (2012) estudian la relacioacuten entre la aplicacioacuten y el uso de las TICs y el aumento en la productividad en 14 paiacuteses de la OCDE

3 METODOLOGIacuteA 31 Anaacutelisis Envolvente de Datos (DEA)

En este trabajo se ha utilizado el Anaacutelisis Envolvente de Datos o Data En-velopment Analysis (DEA) un enfoque no parameacutetrico para la estimacioacuten de funciones de produccioacuten Las teacutecnicas desarrolladas para medir la eficiencia parten del caacutelculo de una frontera que nos pueda servir para comparar las dis-tintas empresas Las teacutecnicas no parameacutetricas1 no construyen la frontera de forma algebraica sino que definen una frontera a traveacutes de un conjunto de seg-mentos que unen aquellas unidades (empresas) eficientes la cual se utiliza para comparar el resto de unidades (Diaz-Balteiro et al 2006) La razoacuten fundamen-tal que ha motivado la eleccioacuten del DEA en este trabajo viene dada por la propiedad que ofrece esta teacutecnica de no definir previamente ninguna forma fun-cional para la funcioacuten de produccioacuten Ademaacutes no tienen en principio una orientacioacuten financiera sino que lo que llevan a cabo es un anaacutelisis del proceso de transformacioacuten de inputs en outputs que generan una medida o un conjunto de ellas que recogen la eficiencia de una firma en este proceso de transformacioacuten El DEA presenta la ventaja adicional de que permite incorporar cualquier nuacute-mero de inputs y outputs en el anaacutelisis y ademaacutes eacutestos pueden ser de cualquier naturaleza soacutelo es necesario disponer de una unidad de medida que permita valorar su magnitud (Fernaacutendez-Meneacutendez et al 2009)

Desde su geacutenesis (Charnes et al 1978) se han desarrollado varios modelos del anaacutelisis envolvente de datos seguacuten la orientacioacuten (hacia el input o el out-

1 La propuesta alternativa es estimar fronteras parameacutetricas La principal limitacioacuten de la pro-

puesta parameacutetrica es que requiere que se especifique una forma funcional para la frontera asiacute como una forma distribucional para el teacutermino de error No obstante una posible limitacioacuten de la propuesta no parameacutetrica DEA es que no permite que las unidades de decisioacuten se desviacuteen de la frontera debido al error aleatorio sino que mide cualquier desviacioacuten respecto a la frontera como ineficiencia (Rubio - Misas 2009)



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put) en funcioacuten de la existencia de rendimientos a escala constantes o variables (y en este uacuteltimo caso si son crecientes o decrecientes) y si los inputs pueden o no ser controlados entre otros aspectos En este trabajo se ha aplicado el mo-delo inicialmente propuesto por Charnes et al (1978) conocido por las siglas de sus autores (CCR) Este modelo implica unos rendimientos a escala cons-tantes y estaacute orientado hacia los inputs y su uso estaacute recomendado bajo la hipoacutetesis de que todas las empresas estaacuten operando a una escala optima (Balteiro et al 2006) Siguiendo a Cooper et al (2000) se parte de la definicioacuten tradicional de eficiencia (cociente entre outputs e inputs) y el propoacutesito es intentar conseguir unos pesos tales que a traveacutes de la programacioacuten lineal se maximice ese ratio entre outputs e inputs Asiacute para calcular la eficiencia de n unidades se deben resolver n problemas de programacioacuten lineal para obtener tanto los valores de los pesos (vi) asociados a los inputs (xi) como los valores de los pesos (ur) asociados a los outputs (yr) El modelo CCR suponiendo m inputs y s outputs se formulariacutea de esta forma (Cooper et al 2000) transformando el modelo de programacioacuten fraccional en un problema de programacioacuten lineal

00

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(1)

Asimismo dada la ausencia de informacioacuten sobre la forma de la frontera de produccioacuten se ha utilizado un modelo parecido al mostrado en (1) pero que presenta la propiedad de permitir rendimientos variables a escala y evita los problemas de medir la eficiencia teacutecnica en unidades sesgadas por ineficiencias de escala (Balteiro et al 2006) Este modelo se conoce como BCC (Banker et al 1984) y orientado hacia la minimizacioacuten de los inputs presentariacutea esta forma

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(2)

Donde u0 es la variable que nos permite identificar la naturaleza de los ren-dimientos a escala El modelo no obliga a que la variable no tome un valor po-sitivo es decir se trata de una variable libre

En este anaacutelisis se han elegido los modelos DEA orientados hacia el input debido a que eacutestos son maacutes faacutecilmente controlables por las empresas y son en



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los que mas directamente pueden influir los gestores de las empresas Un es-fuerzo estrateacutegico difiacutecilmente podraacute permanecer si implica un excesivo coste en la produccioacuten distribucioacuten u organizacioacuten (Williamson 1991) Siguiendo estos modelos una unidad seriacutea teacutecnicamente eficiente si produce la maacutexima cantidad de outputs utilizando la menor cantidad posible de inputs y tendriacutea asignado un valor de eficiencia 1

Siguiendo el modelo de Balteiro et al (2006) en este trabajo se ha aplicado el DEA tanto en su orientacioacuten CCR como BCC para permitir la medicioacuten de la eficiencia a escala Se ha calculado la eficiencia a escala como la relacioacuten entre la eficiencia de la orientacioacuten CCR y BCC Se considera que una unidad estaacute operando a escala oacuteptima si tiene un ideacutentico valor de eficiencia tanto en la orientacioacuten CCR como BCC

32 Regresioacuten Logiacutestica En una segunda etapa de estudio se pretende caracterizar a la empresa efi-

ciente en la gestioacuten de las redes sociales virtuales Para ello se lleva a cabo un anaacutelisis mediante regresioacuten logiacutestica donde se estudia las relaciones entre la eficiencia de las empresas y ciertos indicadores de la empresa tanto a nivel em-presarial como de actividades basadas en tecnologiacuteas de internet Siguiendo el modelo propuesto por Diaz-Balteiro et al (2006) el objetivo de este anaacutelisis es modelizar la relacioacuten entre una variable dependiente binaria (uno=eficiencia cero=no eficiencia) y cada una de las variables independientes explicativas se-leccionadas Una regresioacuten logiacutestica univariante utiliza la distribucioacuten binomial para modelizar la correspondencia con la variable dependiente binaria (Agresti 1996 Ryan 1997)

La probabilidad de ser eficiente puede ser expresada por un paraacutemetro p en una distribucioacuten binomial Si se denota por Z la variable de respuesta la efi-ciencia y por xi la variable independiente explicativa seleccionada la relacioacuten entre Z y p es la siguiente

[ ]ixZPp 1== (3) De este modo la probabilidad de ser eficiente p puede ser modelizada de la

siguiente forma

1101ln x

pp ββ +=

minus

(4)

Se ha realizado un ajuste de este modelo por maacutexima verosimilitud La bon-dad del ajuste se analiza a partir del porcentaje de la desviacioacuten que el modelo representa Este valor es similar al estadiacutestico R -cuadrado Asiacute si el p-value es menor que 005 hay una relacioacuten estadiacutesticamente significativa entre la eficien-cia (variable Z) y xi



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4 MATERIAL Y DATOS La poblacioacuten analizada son las empresas pertenecientes al Sector de las Te-

lecomunicaciones Espantildeol seguacuten la Clasificacioacuten Nacional de Actividades Eco-noacutemicas (CNAE 61) Los datos utilizados en este estudio provienen de dos fuentes diferentes Por un lado se ha utilizado la informacioacuten relativa al uso de las Tecnologiacuteas 20 Se han obtenido meacutetricas de la actividad 20 de cada em-presa elaboradas directamente a partir de las propias herramientas 20 (Face-book Insight Twitter Web Analytics) de herramientas geneacutericas (Google Analytics Yahoo Web Analytics) herramientas online (SocialBakers Tweet-Buzzer TweetEffect Tweet Analyzer) y de rankings y clasificaciones (Alexa Twitter Grader) Estas mediciones se realizaron entre los meses de mayo y sep-tiembre del 2011 Ademaacutes esta informacioacuten ha sido completada tomando los datos econoacutemicos y financieros de las citadas empresas de una base de datos comercial (DICODI - 2011) Aunque existen modelos para evaluar variables con valores negativos con el Anaacutelisis Envolvente de Datos (DEA) como el BAM (Bounded Adjusted Measure) propuesto por Cooper et al (2011) en este trabajo y debido a las caracteriacutesticas del modelo DEA aplicado ha sido necesario proceder a normalizar los valores negativos

41 Indicadores Input-output del modelo RSV-DEA La aparicioacuten y popularizacioacuten de la Web 20 y su uso cada vez maacutes exten-

dido dentro del mundo empresarial es un fenoacutemeno relativamente reciente por lo que no existen todaviacutea unos estaacutendares de medicioacuten de resultados amplia-mente aceptados e implantados para evaluar el rendimiento de sus inversiones en Tecnologiacuteas 20 De hecho en Espantildea maacutes del 50 de las compantildeiacuteas eva-luacutean la eficacia de su inversioacuten en tecnologiacuteas 20 en funcioacuten del nuacutemero de visitas conseguidas fans de la compantildeiacutea seguidores o suscriptores (Territorio Creativo 2010)

Basaacutendonos en este criterio se han escogido aquellos indicadores que ca-ractericen el seguimiento y la aceptacioacuten de la empresa en redes sociales me-diante meacutetricas cuantitativas baacutesicas faacutecilmente obtenibles y que permitan monitorizar la evolucioacuten del eacutexito de la presencia de la compantildeiacutea en la Web 20 El concepto de ldquofanrdquo o ldquoseguidorrdquo puede ser asimilado al concepto de ldquovisitante uacutenicordquo utilizado como output por Serrano-Cinca et al (2005) Cuanto mayor sea el nuacutemero de visitantes mayores seraacuten los ingresos por publicidad y mayores seraacuten los clientes potenciales (Serrano-Cinca et al 2005) Estas mismas razones pueden ser aplicables al aumento de fans o seguidores en las redes sociales El resto de variables tecnoloacutegicas tienen caracteriacutesticas inherentes asociadas con el fenoacutemeno Social Media basaacutendose su eacutexito en la interaccioacuten entre los usuarios y la bidireccionalidad en la comunicacioacuten

Las Tecnologiacuteas 20 se han caracterizado con dos tipos de variables Por un



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lado los indicadores de seguimiento fans seguidores suscriptores nordm de visi-tas comentarios y tweets recibidos Estas variables han sido asimiladas como outputs ya que son los propios usuarios yo potenciales clientes de la empresa los que generan la informacioacuten Por otro los indicadores de actividad existen-cia o no de actividad en la herramienta 20 comentarios tweets seguidos res-puestas publicacionesposts aplicaciones eventos encuestas numero de cuentas activas videos subidos y numero de reproducciones Estas variables miden la participacioacuten que tiene la empresa y han sido asimilados a inputs puesto que es la propia empresa quien los realiza

Para valorar los resultados de la gestioacuten empresarial se han incluido como outputs del modelo las ventas y los beneficios antes de impuestos (BAI) y como inputs uno referido al factor de produccioacuten trabajo (nuacutemero de empleados de cada empresa) otro relacionado con la estructura del pasivo (fondos propios (euro)) y el tercero los activos totales (euro) que incorpora los activos intangibles ademaacutes de los tangibles (Sigala 2003)

Con el fin de obtener una mayor homogeneidad en la informacioacuten de partida se han seleccionado en el anaacutelisis uacutenicamente aquellas empresas de las que se disponen datos de ambas fuentes en el antildeo 2011 con al menos un empleado y una facturacioacuten superior a 3000000 euro lo que reduce el nuacutemero de empresas a 149 Las empresas seleccionadas se consideran Unidades de Toma de Decisioacuten (Decision-Making Units -DMUs) para la aplicacioacuten de la metodologiacutea de este trabajo Siguiendo a Haas et al (2003) las unidades seleccionadas cumplen las siguientes condiciones Las DMUs estaacuten dedicadas a procesos similares utili-zando recursos parecidos en la produccioacuten de outputs anaacutelogos puesto que per-tenecen todos al mismo grupo de la clasificacioacuten CNAE por lo que todas ellas operan en las mismas condiciones Ademaacutes se aplican las mismas medidas de eficiencia para todas las DMUs Por tanto se asume la homogeneidad entre las DMUs En total se han seleccionado 149 empresas del Sector de las Telecomu-nicaciones Espantildeol La distribucioacuten de dichas empresas por subsectores se muestra en la Tabla 1

Tabla 1 Distribucioacuten por subsectores de la muestra seleccionada

Subsector Empresas Porcentaje

Servicios 47 3154 Infraestructuras 45 3020

Productos 23 1544 Operadoras 29 1946

Otros 5 336

Fuente Elaboracioacuten propia



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En la Tabla 2 se recogen todas las variables cuantitativas utilizadas y sus estadiacutesticos descriptivos de las 149 empresas del Sector de las Telecomunica-ciones Espantildeol utilizadas en este trabajo para el antildeo analizado

Tabla 2 Estadiacutesticos descriptivos de las variables utilizadas en el Modelo RSV-DEA

GESTION EMPRESARIAL

MEDIA SUMA DESV TIP RANGO

Nuacutemero empleados 41513 6143900 237590 2837000

Activos 98976 14648434 750078 8844047

Fondos propios 9338 1381972 47609 456399

Ventas 34136 5052180 161116 1218361

Beneficios 7216 1067897 40878 299417

GESTION REDES SOCIALES VIRTUALES2

TWITTER MEDIA SUMA DESV TIP RANGO

Nuacutemero de cuentas 123 5900 047 200 Tweet 52695 7798800 142929 778200 Seguidores 302011 44697700 1378203 10789900 Siguiendo 62447 9242200 278099 2301200

FACEBOOK MEDIA SUMA DESV TIP RANGO

Nuacutemero de cuentas 127 5600 065 3 Fans 5521780 817223400 36827759 389033600 Post 1545 228700 5839 62100 Comentarios 28628 4236900 229894 2736100 Otros en Facebook 28311 4190000 284167 3448500

YOUTUBE MEDIA SUMA DESV TIP RANGO

Nuacutemero de canales 154 5700 095 400 Nuacutemero de videos 20168 746200 34588 174000 Reproducciones 8507246 314768100 21591003 118829800 Suscriptores 52741 1951400 144045 7526

En millones de Euros


Uno de los principales problemas asociados a la aplicacioacuten de esta metodo-logiacutea es la correcta eleccioacuten de los inputs y los outputs Sexton et al (1986) afirman que con la mera introduccioacuten de variables sin ninguacuten tipo de meacutetodo de seleccioacuten las estimaciones de eficiencia no pueden disminuir 2 El significado de alguna de estas variables es Tweet Entradas del usuario en su perfil

Seguidores nuacutemero de seguidores del perfil Siguiendo nuacutemero de perfiles a los que sigue el usuario Fans nuacutemero de usuarios que siguen un perfil Post actualizaciones en el muro gene-radas por el usuario Comentarios Comentarios a las entradas en el muro generadas por el resto de usuarios Otros en Facebook nuacutemero de aplicaciones eventos encuestas del perfil



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Por otro lado Dyson et al (2001) muestran que la omisioacuten de una variable altamente correlacionada puede tener un impacto significativo en las estimacio-nes de la eficiencia de algunas unidades de produccioacuten Nataraja et al (2011) proponen una series de directrices para el uso de meacutetodos de seleccioacuten de varia-bles en el Anaacutelisis Envolvente de Datos Para este trabajo se ha elegido la meto-dologiacutea ECM (Efficiency Contribution Measure) propuesta por Pastor et al (2002) ya que seguacuten Nataraja et al (2011) funciona suficientemente bien en la mayoriacutea de escenarios es adecuado para una baja correlacioacuten entre inputs y para tamantildeos de muestra grandes (n gt 100) y estaacute ligeramente influenciado por la orientacioacuten del retorno de la escala (Constante o variable) del modelo DEA

La metodologiacutea ECM (Efficiency Contribution Measure) propuesta por Pastor et al (2002) se basa en analizar la relevancia de una variable al ser intro-ducida en el modelo en teacuterminos de su contribucioacuten a la eficiencia En la meto-dologiacutea ECM una variable candidata se considera relevante para el proceso de produccioacuten si hay maacutes de P0 de los procesos de produccioacuten que tienen un cambio en la eficiencia asociada mayor que ρ ECM se desarrolla como una prueba de hipoacutetesis con un test estadiacutestico binomial

Tabla 3 Factores determinantes de la eficiencia en cada modelo

Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4 (Baacutesico) (Twitter) (Facebook) (Twitter+Facebook)

INPUTS

EMPLEADOS ACTIVO FONDOS PROPIOS TWEETS SIGUIENDO_Tweet POSTS OUTPUTS

VENTAS BENEFICIOS SEGUIDORES FANS COMENTARIOS_recibidos


Por lo tanto siguiendo la recomendacioacuten de Pastor et al (2002) y seguacuten el anaacutelisis que se pretende realizar en este estudio los valores que se han seleccio-nado para este trabajo son P0 = 15 y ρ = 10 y se ha establecido un nivel de



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significacioacuten ( α ) del 5 Si el resultado del test es menor que la hipoacutetesis nula la variable candidata se ha rechazado y ha sido considerada como parte del pro-ceso de produccioacuten Posteriormente se ha incluido un input x1 y un output y en la funcioacuten de produccioacuten y se ha hecho la prueba con todas las variables candi-datas y la variable con el menor valor del test estadiacutestico por debajo del valor α se ha antildeadido al modelo de produccioacuten El ECM se ha repetido con el conjunto de variables candidatas restantes Este proceso de seleccioacuten de variables ha finalizado cuando todas las variables candidatas restantes tienen un valor del test estadiacutestico maacutes grande que α

Una vez aplicado la metodologiacutea ECM las variables seleccionadas en cada uno de los 4 modelos analizados (Ver Seccioacuten 4) se presentan en la Tabla 3

42 Indicadores del modelo de Regresioacuten Logiacutestica En el modelo de Regresioacuten Logiacutestica las Tecnologiacuteas 20 se han caracteri-

zado por los indicadores de actividad existencia o no de actividad en la herra-mienta 20 (Twitter Facebook youtube) y por la existencia de blogs paacutegina web y aplicaciones en plataformas web moacuteviles (mobi) de las empresas Para valorar los resultados de la gestioacuten empresarial se han considerado otras varia-bles empresariales como la antiguumledad de la empresa en relacioacuten con la evolu-cioacuten de Internet con referencia al antildeo 1995 aparicioacuten de la Web 10 y al 2005 fecha en la que OrsquoReilly (2005) difundioacute el teacutermino Web 20 la realizacioacuten de actividades de comercio internacional la orientacioacuten del negocio de la empresa bien al cliente (B2C ndash Business to Consumer) o bien a otras empresas (B2B - Business to Business)

En la Tabla 4 se muestran las variables que se han escogido para las 149 empresas del Sector de las Telecomunicaciones Espantildeol seleccionadas en este trabajo para el modelo de Regresioacuten Logiacutestica

Tabla 4 Variables utilizadas en el modelo Regresioacuten Logiacutestica

GESTION EMPRESARIAL

EMPRESAS PORCENTAJE ANtildeO DE CREACION Despueacutes de 2005 8 537

Entre 2005 y 1995 85 5705

Antes de 1995 56 3758 ORIENTACION NEGOCIO B2B 112 7517 B2C 37 2483

COMERCIO INTERNACIONAL 17 1141



608

Tabla 4 (continuacioacuten) Variables utilizadas en el modelo Regresioacuten Logiacutestica

GESTION REDES SOCIALES VIRTUALES

EMPRESAS PORCENTAJE

TIENE TWITTER 48 3221 TIENE FACEBOOK 44 2953 TIENE YOUTUBE 37 2483 TIENE BLOG 31 2081 TIENE PAGINA WEB 138 9262 TIENE PLATAFORMAS WEB MOVILES MOBI 44 2953


5 RESULTADOS Para la obtencioacuten de los resultados del Anaacutelisis Envolvente de Datos (DEA)

se ha utilizado el PIMDEA Software (Emrouznejad et al 2006) y para el modelo de regresioacuten logiacutestica se ha usado el software STATSGRAPHICS Centurioacuten XV Como caso base (Modelo 1 Baacutesico) se ha elegido un modelo DEA de gestioacuten empresarial incluyendo 3 inputs nuacutemero de empleados [x1] fondos propios [x2] y deuda a largo plazo [x3] y dos outputs facturacioacuten [y1] y beneficios antes de impuestos [y2] Este modelo proporciona un valor global de la eficiencia medio bajo junto con un poder de discriminacioacuten entre las unidades notable Los resultados proporcionados en cuanto a la eficiencia de las distintas empresas estaacuten recogidos en la Tabla 5 en el que se ofrece un anaacutelisis descriptivo de los coeficientes de eficiencia

Tabla 5 Coeficientes de eficiencia (Modelo 1)

EFICIENCIA CON RENDIMIENTOS A

ESCALA CONSTANTE MODELO CCR


ESCALA VARIABLE MODELO BBC

EFICIENCIA A ESCALA

Nordm DMU Eficientes 18 23 18 DMU Eficientes 1208 1544 1208 Eficiencia media 3300 4384 3313 Desviacioacuten tiacutepica 3225 3486 3233 Maacuteximo 100 100 100 Miacutenimo 0 333 0


Como ya se hizo referencia en este trabajo se ha optado por una oacuteptica de reduccioacuten de inputs al ser la poliacutetica de mejoras maacutes usual que utilizan las em-



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presas Se ha calculado la eficiencia teacutecnica y la eficiencia a escala de modo que se ha identificado si las ineficiencias de las empresas se deben a un uso excesivo de inputs (ineficiencias teacutecnicas) o un tamantildeo distinto del oacuteptimo (in-eficiencias a escala) El sector de las telecomunicaciones tiene una eficiencia teacutecnica media que se situacutea entre el 33 y el 4384 dependiendo de que el modelo utilizado sea CCR o BBC respectivamente Esto indica que las empre-sas de este sector podriacutean llegar a los mismos niveles de actividad en cuanto a facturacioacuten y beneficio antes de impuestos con un ahorro potencial de inputs empleados del 67 bajo el supuesto de rendimientos constantes y de 5616 bajo el supuesto de rendimientos variables

De la muestra de empresas analizada se observa la existencia de 18 empresas que son eficientes globalmente (eficiencia teacutecnica y eficiencia a escala) El nuacute-mero de empresas eficientes medidas mediante el modelo BCC asciende a 23 lo que significa que existen 5 empresas que siendo eficientes teacutecnicamente podriacutean escalar sus actividades para poder ser eficientes globalmente Ademaacutes la disper-sioacuten en las tasas de eficiencia de todos los modelos es similar y supera el 30 en todos casos El porcentaje de empresas eficientes variacutea de 128 a un 15 dependiendo de que el modelo utilizado sea CCR o BBC respectivamente Esto significa que las ineficiencias tanto globales como operacionales o de gestioacuten son muy elevadas en el conjunto del sector existiendo un grupo de empresas claramente eficiente (en gestioacuten y a escala) y las restante ineficientes en ambos aspectos como indica la elevada desviacioacuten existente

Se ha elaborado distintos modelos DEA (Modelo 2 Modelo 3 y Modelo 4) para el caacutelculo de la eficiencia teacutecnica global que analicen el impacto al intro-ducir en el mismo distintas variables relacionadas con las Tecnologiacuteas 20 (Ver Tabla 3) Se ha realizado la medida de la eficiencia mediante el modelo CCR que es el maacutes utilizado a la hora de la incorporacioacuten de variables de caraacutecter tecnoloacutegico (Serrano-Cinca et al (2005) Sigala (2003))

Los resultados de los distintos modelos calculados se muestran en la Tabla 6 Si se analiza el nuacutemero de empresas eficientes se observa una tendencia que asocia las empresas eficientes con la implicacioacuten de las mismas en indicadores de Tecnologiacuteas 20 En cuanto a la eficiencia media los resultados muestran un incremento de esta eficiencia media para las empresas que utilizan las dos plata-formas estudiadas de manera conjunta La utilizacioacuten de las distintas platafor-mas no da unas diferencias significativas entre ambas La heterogeneidad se mantiene en el conjunto analizado con una dispersioacuten superior al 30 medida seguacuten la desviacioacuten tiacutepica

Cabe destacar que todas las empresas eficientes en el modelo 1 lo son en el resto de los modelos analizados sin capacidad de discriminacioacuten de aquellas que no tiene incorporadas Tecnologiacuteas 20 (5 DMUs) Del mismo modo todas las empresas eficientes en los modelos 2 y 3 lo son en el modelo 4 es decir



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aquellas empresas que incorporando al menos una de las tecnologiacuteas de manera eficiente lo son con la incorporacioacuten de ambas La combinacioacuten de actividades en ambas plataformas ha dado como resultado la inclusioacuten en el panel de em-presas eficientes de 4 nuevas DMUs que se caracterizan por tener baja actividad en ambas plataformas y ser de gran tamantildeo

Tabla 6 Resultados de los 4 modelos analizados

Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4

Nordm DMUs Eficientes 18 28 23 42 Total 1208 1879 1544 2819 Eficiencia media 3300 4615 4516 5701 Desviacioacuten tiacutepica 3225 3387 3295 3317


El ahorro potencial de input respecto al modelo 1 al incorporar al menos una plataforma es un 1315 y 1216 respectivamente Esto significa que una empresa media del sector al incorporar actividades RSV mejora el rendimiento de sus inputs en esta proporcioacuten Ademaacutes se observa en el modelo 4 que las ineficiencias medias de una empresa tipo del sector de las telecomunicaciones se reducen en valores superiores al 10 al utilizar la combinacioacuten de activida-des en ambas plataformas frente la utilizacioacuten de soacutelo una de las plataformas

A nivel individual se observa que las DMUs con caracteriacutesticas similares en sus inputs y sus outputs no tienen eficiencias similares y esto puede ser debido a que desarrollan capacidades de gestioacuten de esta tecnologiacutea en distinta medida Para un anaacutelisis en mayor profundidad de cuaacutel es la intensidad con las que las distintas empresas estaacuten utilizando estas tecnologiacuteas 20 se lleva a cabo la se-gunda etapa de este modelo

Las variables que por su naturaleza cualitativa no han podido ser utilizada en el modelo RSV-DEA tanto de Gestioacuten de las Redes Sociales Virtuales (Tiene Blog Tiene YouTube Tiene Pagina Web Tiene plataforma web moacutevil mobi) como de Gestioacuten Empresarial (Realiza comercio exterior antiguumledad orienta-cioacuten del negocio subsector al que pertenece la empresa) se han estudiado como variables independientes explicativas en cada uno de los modelos de regresioacuten logiacutestica creados Se ha definido una variable binaria Z como variable depen-diente en todos los modelos de modo que Z = 1 para las empresas eficientes y Z = 0 para las empresas no eficientes Los datos de eficiencia son los obtenidos en el Modelo 4 (Ver Tabla 6) ya que incluye todas las variables seleccionadas Se realiza un test de bondad de ajuste basado en la desviacioacuten explicada por el



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modelo Los resultados de los modelos de regresioacuten logiacutestica registrados como p ndash value de los anaacutelisis de desviacioacuten se muestran en la Tabla 7

Tabla 7 Resultados obtenidos con la regresioacuten logiacutestica p ndash value de los anaacutelisis de desviacioacuten

GESTION EMPRESARIAL

ANtildeO DE CREACION 08199 ORIENTACION NEGOCIO 00014 COMERCIO INTERNACIONAL 00001 SUBSECTOR 00227


TIENE YOUTUBE 00059 TIENE BLOG 00019 TIENE PAGINA WEB 05505 TIENE PLATAFORMAS WEB MOVILES MOBI 00109


Se ha encontrado una relacioacuten significativa entre la variable dependiente (Z) y las variables de Gestioacuten de las Redes Sociales Virtuales (Tiene Blog Tiene YouTube y Tiene plataforma web moacutevil mobi) y de Gestioacuten Empresarial (rea-liza comercio exterior orientacioacuten del negocio y subsector al que pertenece la empresa) En todos los casos el valor del paraacutemetro β1 de la Ecuacioacuten 4 tiene signo positivo Por tanto se puede interpretar como que existe una relacioacuten directa entre la tenencia de herramientas 20 (Blogs Canal YouTube y Plata-forma web moacutevil mobi) y la eficiencia de las empresa del Sector de Telecomu-nicaciones en Espantildea La empresa que utiliza eficientemente estos recursos se caracteriza porque no depende del antildeo de creacioacuten si bien realiza actividades de comercio exterior Por tanto es una empresa que busca abrir un mercado lo mas amplio posible

Por otro lado la tenencia de una paacutegina web no indica una relacioacuten signifi-cativa con la eficiencia El porcentaje de empresas con paacutegina web asciende al 9262 Se puede presuponer que ha pasado a ser un recurso homogeacuteneo sin que exista ninguacuten tipo de restriccioacuten de uso de los competidores La combina-cioacuten de las restantes herramientas 20 puede considerarse como un recurso he-terogeacuteneo y valioso puesto que existe una relacioacuten directa entre su utilizacioacuten conjunta y la mejora de la eficiencia

Por uacuteltimo ya que existe una relacioacuten directa entre la eficiencia y la orienta-cioacuten del negocio de la empresa se ha considerado interesante realizar un anaacuteli-sis categoacuterico de las empresas del sector de telecomunicaciones en funcioacuten de si la empresa tiene un modelo de negocio dirigido hacia el consumidor final (Bu-



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siness to Consumer - B2C) o hacia otras empresas (Business to Business - B2B) La incorporacioacuten de distintas plataformas dependiendo de la orientacioacuten del negocio nos da una primera aproximacioacuten para conocer si en el disentildeo e implantacioacuten de la estrategia ldquoSocial Mediardquo se aplican recetas similares en funcioacuten del tipo de negocio No se ha realizado este anaacutelisis en el modelo 4 debido al bajo nuacutemero de DMUs en la categoriacutea B2C que genera un problema de dimensionalidad del modelo ya que de ella depende la capacidad discrimi-natoria de esta metodologiacutea Mahgary et al (1995) sugieren que ha de cumplirse la condicioacuten el nuacutemero de unidades analizadas tiene que ser superior o igual a tres veces el nuacutemero de variables totales no cumplieacutendose en este caso Los resultados se muestran en la Tabla 8

Tabla 8 Resultados de los modelos analizados seguacuten modelos de negocio

B2B B2C

Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3

Nordm DMUs Eficientes 10 23 22 10 16 12 Total 893 2054 1964 2703 4324 3343 Efic media 3525 4978 5399 4200 6634 6580 Desv tiacutepica 3014 3411 3103 4020 3576 3334 Nordm DMUs 112 112 112 37 37 37


Los resultados de la Tabla 8 indican que el uso de esta red ocasiona un ma-yor impacto relativo en las organizaciones del mercado B2C tanto en los valo-res de eficiencia media como en la tasa relativa de empresas eficientes Estos resultados nos muestran que la funcionalidad de este recurso es distinta si se emplea en mercados diferentes

Se observa que la incorporacioacuten de actividades en la plataforma Twitter (modelo 2) en las empresas del mercado B2B y B2C produce un aumento rela-tivo de un 141 y 158 en los valores de eficiencia media respectivamente En la plataforma Facebook las tasas relativas de eficiencia media variacutean entre un 152 mercado B2B y 156 en el mercado B2C Esto refleja como las destrezas que caracterizan cada una de las plataformas se adaptan mejor a cada tipo de mercado La empresa media en los mercados B2B tiene una eficiencia superior en la plataforma Facebook esto parece coherente con la capacidad de esta plata-forma que permite en mayor medida la reflexioacuten y un tipo de lenguaje propio que puede ser maacutes uacutetil para la comunicacioacuten entre firmas En cambio la efi-ciencia media de la empresa tipo en los mercados de negocio B2C es superior con la utilizacioacuten de la plataforma Twitter Esto coincide con que en esta plata-



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forma prima la espontaneidad los mensajes cortos y la rapidez de respuesta caracteriacutesticas que cada vez son maacutes demandadas por el usuario final

6 DISCUSIOacuteN El aumento de organizaciones eficientes al utilizar Twitter o Facebook nos

indica que utilizan este recurso de una manera que le reporta mayor eficiencia que al resto Este resultado puede ser debido seguacuten Torkzadeh et al 2002 a que en un entorno cambiante como es el actual el aspecto fundamental no es coacutemo es de buena sea una tecnologiacutea sino coacutemo de bien es utilizada la tecnolo-giacutea por los miembros de la organizacioacuten En liacutenea con Peteraf (1993) los facto-res de produccioacuten utilizados por las empresas tienen niveles intriacutensecamente diferenciales de eficiencia ya que algunos recursos son superiores a otros Maacutes aun los mismos recursos proporcionan maacutes altos grados de eficiencia a algunas empresas pero no a las demaacutes La actividad que las empresas desarrollan en las RSV genera en algunas una variacioacuten positiva de la eficiencia lo que nos revela que existe distinta utilizacioacuten y gestioacuten del recurso RSV

Una mayor eficiencia en las actividades de la empresa implica una coordi-nacioacuten de recursos simples que se combinan para crear habilidades maacutes com-plejas (Black et al 1994) Las capacidades son un conjunto de conocimientos y habilidades que ejercido a traveacutes de la intervencioacuten coordinada de los activos de proceso de organizacioacuten determinan las actividades que la empresa es capaz de llevar a cabo de manera eficiente (Day 1994 Foss 1996) Estas considera-ciones relacionadas con el conjunto de actuaciones coordinadas en RSV han sido corroboradas empiacutericamente mediante la segunda etapa del modelo pro-puesto

Por otro lado los resultados de este trabajo coinciden con Moyano Fuentes et al (2007) al considerar que en el disentildeo y la organizacioacuten del trabajo debe-riacutean tener en cuenta las redes sociales virtuales (RSV) como otro activo empre-sarial maacutes o como una dimensioacuten de capital humano que merece atencioacuten Cuando las organizaciones son capaces de usar sus activos tangibles e intangi-bles al mejor nivel de eficiencia posible tanto los costes como los ingresos por ventas seraacuten los adecuados de forma que los beneficios se generaraacuten a una tasa proporcional al capital empleado (Sigala 2003) Considerando las RSV como un activo intangible de las empresas de este trabajo se desprende que cada negocio puede mejorar su eficiencia al potenciar sus capacidades de gestioacuten de las RSV e incorporar dichas Tecnologiacuteas 20 en su estrategia empresarial

Las Redes Sociales Virtuales tienen una influencia clara y directa en las em-presas que las utilizan ya que representan una fuente de informacioacuten de primera mano para las organizaciones ya que en ellas es posible descubrir las necesida-des y las preocupaciones de los individuos que alliacute interactuacutean (Kozinets 2002) Ademaacutes ayudan a disminuir costes de marketing puesto que se podriacutean susti-



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tuir parcialmente grandes campantildeas de marketing por la comunicacioacuten boca-oiacutedo que se origina en estas redes (Kozinets 2002) Asiacute mismo reducen los costes de servicios teacutecnicos ya que los individuos que forman parte de estas redes se asisten mutuamente con el fin de resolver los problemas que aparecen en el uso de un producto o servicio (Dholakia et al 2006 Wiertz et al 2007) Favorecen la creacioacuten de lazos afectivos y fortalecen los niveles de lealtad hacia el producto marca u organizacioacuten sobre la que se desarrolla la red (Koh et al 2004) Conjuntamente con estas influencias de las RSV sobre las empresas este estudio aporta nuevos resultados empiacutericos que revelan que la incorporacioacuten de las Tecnologiacuteas 20 aporta mejoras de eficiencia que pueden ser un primer indi-cador de creacioacuten de ventaja competitiva en teacuterminos de capacidad de gestioacuten de dichas tecnologiacuteas que coinciden con Mata et al (1995) en que soacutelo la capacidad de gestioacuten de las tecnologiacuteas de la informacioacuten es susceptible de generar una ventaja competitiva sostenible

Desde hace varios antildeos existe una liacutenea de investigacioacuten acadeacutemico-cientiacute-fica que quiere establecer las relaciones y aportaciones entre las Tecnologiacuteas de la Informacioacuten y la Comunicacioacuten (TICs) y la generacioacuten de ventajas competi-tivas en las empresas En este sentido Carr (2003) afirma que no es posible disponer de recursos de Tecnologiacuteas de la Informacioacuten uacutenicos inimitables y heterogeacuteneos Ramiacuterez-Correa et al (2011) indican que la habilidad para gestionar dichos recursos es en siacute mismo un potencial diferenciador estrateacutegico Mata et al (1995) exponen que el estudio de las ventajas competitivas sosteni-bles en relacioacuten a las Tecnologiacuteas de Informacioacuten (TI) se debe realizar conside-rando los 4 atributos de las TI requerimientos de capital propiedad de la tecnologiacutea habilidad y conocimientos teacutecnicos y capacidad de gestioacuten de dichas tecnologiacuteas Las TI pueden antildeadir valor a una firma pero por si solas no gene-ran una ventaja competitiva sostenible aunque son una condicioacuten necesaria (pero no suficiente) para poder alcanzarla (Mata et al 1995) Desde esta pers-pectiva este estudio muestra que la utilizacioacuten combinada y la gestioacuten de las RSV se configura como un recurso heterogeacuteneo que una vez incorporado a la estrategia empresarial genera una mejora de la eficiencia de las organizaciones Dicha heterogeneidad se justifica en este trabajo con la identificacioacuten de distin-tas caracteriacutesticas que definen a la empresa eficiente Tambieacuten se ha obtenido que las empresas con una orientacioacuten de negocio bien B2B o B2C alcanzan distintos niveles de eficiencia en funcioacuten del tipo de RSV que utilicen

Para poder obtener estos beneficios de las Tecnologiacuteas 20 es necesario ga-rantizar unos niveles de participacioacuten suficientemente elevados que aseguren la supervivencia de la red en el largo plazo (Koh et al 2004) Es importante destacar que los beneficios relacionales derivados de la participacioacuten del con-sumidor en una red social estaacuten ampliamente aceptados en la comunidad aca-deacutemica (Muntildeiz et al 2001 Kozinets 2002 Andersen 2005) y empresarial (Forum One Communications 2007) Este trabajo ofrece una consecuencia



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importante que indica que no es uacutenicamente el mayor nuacutemero de usuarios o fans de las Tecnologiacuteas 20 lo que da una mejora de la eficiencia de las organizacio-nes sino que la eficiencia estaacute directamente relacionada con el grado de integra-cioacuten y gestioacuten de dichas tecnologiacuteas dentro del proyecto empresarial y su influencia en la estrategia empresarial

7 CONCLUSIONES Este trabajo estudia la eficiencia de las empresas del sector de las telecomu-

nicaciones en Espantildea tanto con tecnologiacuteas 20 como sin ellas y su capacidad para absorber y gestionar dichas tecnologiacuteas e incorporarlas a su estrategia em-presarial El sector de las Telecomunicaciones en Espantildea es un sector dinaacutemico donde la incorporacioacuten de estas Tecnologiacuteas 20 tanto en su dimensioacuten estrateacute-gica como empresarial son necesarias para tener eacutexito en el mercado actual

Los resultados de este trabajo revelan que existe una penetracioacuten de las RSV como recurso tecnoloacutegico en las empresas del sector analizado Ademaacutes se ha encontrado una relacioacuten directa entre la mejora de eficiencia y las organizacio-nes que utilizan las Tecnologiacuteas 20 El hecho de que empresas con caracteriacutesti-cas similares en sus inputs y sus outputs no hayan obtenido eficiencias similares es atribuible a que desarrollan capacidades de utilizacioacuten y de gestioacuten de esta tecnologiacutea en distinta medida

Una de las conclusiones principales de este estudio es que el mero uso de las Tecnologiacuteas 20 medida en teacuterminos de nuacutemero de usuarios o de fans no da por si solo una mejora de la eficiencia de las organizaciones Cada empresa puede ser capaz de mejorar sus indicadores de eficiencia si incorpora las Redes So-ciales Virtuales en su estrategia empresarial y perfecciona sus habilidades de implicacioacuten en el uso de las Tecnologiacuteas 20

Con el modelo RSV-DEA y el modelo de Regresioacuten Logiacutestica aplicados en este trabajo se ha comprobado empiacutericamente que soacutelo las empresas que son capaces de integrar estas Tecnologiacuteas 20 en su proyecto empresarial y que rea-lizan una actividad y una gestioacuten coordinadas en varias de estas tecnologiacuteas son las que obtienen las mayores mejoras de la eficiencia

La utilizacioacuten combinada y la gestioacuten de las RSV se configura como un re-curso heterogeacuteneo que una vez incorporado a la estrategia empresarial genera una mejora de la eficiencia de las organizaciones Esta nocioacuten de heterogenei-dad ha quedado justificada en este trabajo al identificarse las distintas caracte-riacutesticas que definen a la empresa eficiente

Comprender la atencioacuten proactiva hacia el cliente en el nuevo contexto de comercio social es un concepto que se ha de incorporar dentro de los objetivos de la empresa para poder utilizar el maacuteximo potencial de estas Tecnologiacuteas 20 Este trabajo presenta tanto a los investigadores como a los gestores empresaria-



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les una herramienta de evaluacioacuten del desempentildeo estrateacutegico de una organiza-cioacuten al abordar su presencia y actividad en la Web 20

Finalmente los autores son conscientes de que los resultados se pueden ver afectados por las limitaciones bien conocidas de la metodologiacutea de DEA como por ejemplo la influencia de datos externos el ambiente determinista y otros Tambieacuten se pueden ver afectados por los efectos derivados de las limitaciones de los datos que no pueden ser eliminados

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WILLIAMSON OE (1991) ldquoStrategizing economizing and economic organi-zationrdquo Strategic Management Journal 12 pp75-94 doi101002 smj4250121007

YANG H y CHANG C (2009) ldquoUsing DEA window analysis to measure effi-ciencies of Taiwans integrated telecommunication firmsrdquo Telecommunica-tions Policy 33 (1-2) pp98-108 doi101016jtelpol200811001



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1 INTRODUCCION Las Redes Sociales Virtuales (RSV) entendidas como las aplicaciones que

permiten que el contenido de las mismas lo desarrollen los propios usuarios de forma colaborativa se ha convertido en una nueva filosofiacutea para hacer las cosas en internet teniendo como centro al usuario que estaacute siendo cada vez maacutes valo-rada por las empresas Las RSV son consideradas como la aplicacioacuten tecnoloacute-gica que maacutes ha crecido durante los uacuteltimos antildeos (Lorenzo Romero et al 2011) En menos de cinco antildeos estos sitios han pasado de ser una actividad on line especializada a convertirse en un fenoacutemeno en el que participan decenas de millones de usuarios de Internet (Lenhart et al 2007)

Con la progresiva incorporacioacuten de estas nuevas tecnologiacuteas interactivas las empresas pueden obtener beneficios diversos como reducir los costes del servi-cio de atencioacuten al cliente mejorar sus investigaciones de mercado involucrar a los consumidores en los procesos de disentildeo de nuevos productos y aumentar la notoriedad de la marca entre otros Estas RSV no son pues meros instrumen-tos de venta sino que maacutes bien en teacuterminos de ventas complementan los servi-cios de distribucioacuten online (Casaloacute et al 2012)

En Espantildea el uso de redes sociales virtuales entre los consumidores estaacute bastante avanzado pero en el caso de las empresas va maacutes atrasado La penetra-cioacuten de las empresas tradicionales en el mundo de la Web 20 ha sido escasa limitaacutendose en la mayoriacutea de los casos a un uso de mero posicionamiento es decir simplemente estar presente en los principales y maacutes populares sitios y servicios 20 (IZO 2011) Pero no todos los sectores empresariales han adop-tado las RSV con la misma rapidez ni con la misma profundidad De hecho existen marcadas diferencias en el beneficio obtenido de las tecnologiacuteas sociales por compantildeiacuteas pertenecientes a un sector u otro siendo el sector de las Teleco-municaciones (MckinseyampCompany 2009) el que tiene mayor nuacutemero de com-pantildeiacuteas con al menos un beneficio medible gracias a las Tecnologiacuteas 20 a nivel mundial La seleccioacuten de este sector en Espantildea se ha considerado como un sec-tor clave para estas Tecnologiacuteas 20 y esta ha sido la causa de su seleccioacuten para este estudio

En este trabajo se han considerado las RSV como un recurso tecnoloacutegico in-teractivo entendido como servicios y aplicaciones especiacuteficas dentro de las Tecnologiacuteas de la Informacioacuten y la Comunicacioacuten (TICs) Se han estudiado las siguientes herramientas 20 Twitter Facebook YouTube Blogs y tambieacuten otras tecnologiacuteas ya incorporadas en las empresas como la Web empresarial y plataformas en desarrollo como web moacuteviles mobi Este estudio se enfoca en la forma de gestioacuten de estas Tecnologiacuteas 20 ya que salvo que la compantildeiacutea opte por desarrollar su propia solucioacuten tecnoloacutegica las plataformas que sustentan las RSV son puacuteblicas y gratuitas cualquier empresa puede conseguir un perfil y acceder a funciones ideacutenticas asiacute como usarlas con la intensidad que se quiera



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Fondos propios 9338 1381972 47609 456399

Ventas 34136 5052180 161116 1218361

Beneficios 7216 1067897 40878 299417














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Fondos propios 9338 1381972 47609 456399

Ventas 34136 5052180 161116 1218361

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