RESUMEN
El presente artículo se realizó con el objetivo de implementar el marketing predictivo para anticipar las demandas y comportamientos del consumidor, optimizando las estrategias de marketing. La metodología utilizada fue mixta, combinando enfoques cuantitativos y cualitativos a través de encuestas, revisión documental y observación directa. Los resultados evidencian que las recomendaciones personalizadas mejoran la experiencia de compra, incrementan la relevancia de los productos y fortalecen la relación de confianza con la farmacia. Se concluye que el marketing predictivo permite a los establecimientos diferenciarse en un mercado competitivo, optimizar la gestión del inventario y fomentar la fidelización mediante estrategias de venta más efectivas y personalizadas. En conclusión, el marketing predictivo brinda una ventaja competitiva a las farmacias. Al adoptar estas estrategias, los establecimientos o locales pueden diferenciarse en un mercado saturado, combinando la personalización de la oferta con una gestión eficiente del inventario y un excelente servicio al cliente.
Descriptores: Marketing; análisis de datos; consumidor; comportamiento; farmacología. (Tesauro UNESCO).
ABSTRACT
This article was written with the aim of implementing predictive marketing to anticipate consumer demands and behaviors, thereby optimizing marketing strategies. A mixed methodology was used, combining quantitative and qualitative approaches through surveys, document review, and direct observation. The results show that personalized recommendations improve the shopping experience, increase product relevance, and strengthen the relationship of trust with the pharmacy. It is concluded that predictive marketing allows establishments to differentiate themselves in a competitive market, optimize inventory management, and encourage loyalty through more effective and personalized sales strategies. In conclusion, predictive marketing provides a competitive advantage to pharmacies. By adopting these strategies, establishments or stores can differentiate themselves in a saturated market, combining personalized offerings with efficient inventory management and excellent customer service.
Descriptors: Marketing; data analysis; consumer; behavior; pharmacology. (UNESCO Thesaurus).
INTRODUCCIÓN
En el contexto actual de transformación digital y la rápida expansión del uso de redes sociales y medios digitales, las organizaciones enfrentan el desafío fundamental de comprender y anticiparse a las necesidades del consumidor en tiempo real. El marketing predictivo se ha consolidado como una herramienta estratégica clave dentro de la economía digital, tanto para grandes como medianas empresas, su función principal es permitir interpretar grandes volúmenes de información para predecir patrones de comportamiento y, de esta manera, tomar decisiones basadas en la información recopilada. La inmediatez y la personalización son factores determinantes para la competitividad global, la adopción de tecnologías de inteligencia artificial y analítica de datos se convierten en factores relevantes (García & Herrero, 2025).
En Ecuador, este proceso de adaptación digital se desarrolla en el marco de políticas públicas orientadas a la transformación digital y el fomento de la productividad. El Ministerio de Telecomunicaciones promueve activamente la adopción de tecnologías de análisis de datos, comercio electrónico y soluciones digitales, que contribuyen a modernizar la gestión empresarial (Ministerio de telecomunicaciones y de la sociedad de la información, 2022). Para el año 2023, el 72,7 % de la población ecuatoriana tenía acceso a internet, lo que indica el alto crecimiento de la penetración digital en el país, este panorama genera un entorno propicio para el desarrollo de estrategias de marketing digital en sectores tradicionalmente presenciales (Instituto nacional de estadística y censos, 2023).
Para hablar del sector farmacéutico en Ecuador es importante conocer el número de farmacias para identificar el nivel competitivo, hasta el 15 de septiembre de 2025 se encontraban registradas 12.654 farmacias a nivel nacional (Agencia nacional de regulación, control y vigilancia sanitaria, 2025).Esta cifra evidencia una amplia distribución territorial, con alta concentración en áreas urbanas. Esta densidad de farmacias ocasiona un alto nivel de competencia en el mercado de la salud. En este caso resulta fundamental que los establecimientos farmacéuticos implementen estrategias diferenciadoras basadas en datos que optimicen tanto la gestión del inventario como la relación con el cliente.
El presente estudio se centra específicamente en la ciudad de Machachi, cabecera del Cantón Mejía, provincia de Pichincha, ciudad ubicada a 56km al sur de Quito, refleja una dinámica de consumo en crecimiento, lo que impulsa su desarrollo comercial; en esta localidad, se evidenció la existencia de 16 farmacias registradas a esta fecha, enfrentando el reto de equilibrar el abastecimiento y la atención personalizada, dentro de un entorno altamente regulado. La implementación del marketing predictivo en este caso, permitiría a las farmacias del sector, anticipar la demanda de medicamentos, reducir quiebres de stock y mejorar la experiencia de sus clientes al ofrecer productos y servicios ajustados a sus necesidades.
De lo anterior se desprende la siguiente interrogante: ¿Cómo puede el marketing predictivo anticipar las necesidades del consumidor en farmacias y mejorar la toma de decisiones en tiempo real?
El objetivo principal de esta investigación es implementar el marketing predictivo para anticipar las demandas y comportamientos del consumidor, optimizando las estrategias de marketing en farmacias.
Referencial Teórico
El comportamiento del consumidor se constituye como uno de los pilares del marketing moderno, ya que posibilita la comprensión de las motivaciones, percepciones y procesos de decisión que orientan la compra de productos o contratación de servicios. Este comportamiento abarca todas las actividades mentales, emocionales y físicas que las personas ejecutan al buscar, evaluar, adquirir y desechar productos con el fin de satisfacer sus necesidades; no es un simple acto económico, sino un proceso complejo influido por factores psicológicos, sociales y culturales (Madrigal et al., 2024).
Se considera necesario comprender cómo piensan, sienten y actúan los consumidores se ha vuelto una prioridad estratégica, las decisiones comerciales deben estar alineadas con el comportamiento del consumidor y las tendencias del entorno. Las organizaciones capaces de interpretar adecuadamente los patrones de comportamiento pueden anticipar la demanda, personalizar las ofertas y establecer relaciones duraderas (Anwar et al., 2025).
El comportamiento del consumidor puede clasificarse según las motivaciones y los patrones de decisión. Se distinguen principalmente tres tipos: el comportamiento racional, donde las decisiones se basan en la relación consciente de calidad-precio; el comportamiento impulsivo, caracterizado por decisiones emocionales sin planificación; y el comportamiento de lealtad, que se manifiesta en la repetición de compras con una marca específica a partir de experiencias positivas o afinidad (Madrigal et al., 2024). Analizar cada tipo es vital, puesto que cada uno responde de manera distinta a las estrategias de marketing.
Es importante señalar que las decisiones de compra trascienden la mera necesidad, reflejando valores, estilos de vida y símbolos culturales utilizados por los individuos para expresar su identidad. Los consumidores adquieren productos no solo por su función, sino también por lo que estos representan: estatus, pertenencia o confianza (Carvache et al., 2024).
En el contexto digital, las empresas utilizan el análisis del comportamiento del consumidor como base para diseñar estrategias como la segmentación de mercados y la personalización de campañas. Mediante la analítica de datos, que incluye información de redes sociales e historiales de ventas, las marcas pueden anticipar tendencias y adaptar su oferta. Además, estos datos son cruciales para mejorar la comunicación y la experiencia del cliente, lo que optimiza la eficacia del marketing (Anwar et al., 2025).
El comportamiento del consumidor se manifiesta en cada etapa del proceso de compra. Las empresas que integran sistemas de análisis predictivo pueden anticipar cada fase del proceso de compra del cliente. Por ejemplo, en el sector retail, se ha comprobado que las ofertas y promociones personalizadas a través de canales digitales incrementan la intención de compra y la lealtad, confirmando que las decisiones son altamente sensibles al contenido relevante y al momento que reciben el mensaje (Fadel & Konis, 2024).
El comportamiento del consumidor es una variable dinámica que refleja cómo los individuos procesan información y responden a las acciones del mercado. Su comprensión requiere el análisis de determinantes internos y externos, y en la actualidad, el marketing predictivo es la herramienta clave para anticipar estas conductas de manera automatizada.
Por otra parte, el marketing predictivo es una disciplina que utiliza modelos estadísticos, algoritmos de aprendizaje automático y análisis de datos masivos para pronosticar el comportamiento futuro de los consumidores y, con ello, optimizar la toma de decisiones en tiempo real (García & Herrero, 2025). Esta estrategia permite a las organizaciones transformar sus ventas y comunicación, logrando un nivel de personalización que mejora la conversión y la satisfacción.
La finalidad del marketing predictivo va más allá del análisis de lo ocurrido, también se centra en anticipar lo que ocurrirá para estar preparado. Esto confiere a las empresas la capacidad de reaccionar de forma proactiva, con este enfoque, es posible generar campañas personalizadas, diseñar estrategias dinámicas y ajustar la comunicación al instante, lo que promueve una conexión más efectiva y sostenible con el consumidor (Altwaijri, 2025).
El marketing predictivo se fundamenta en la inteligencia de negocios y el análisis predictivo; estas herramientas permiten la segmentación avanzada de clientes y la identificación de patrones de consumo a partir de historiales de compra, interacciones digitales y métricas sociales. Dentro de este marco, las empresas pueden anticipar tendencias y personalizar estrategias con alta precisión. Este proceso se apoya en técnicas avanzadas de recopilación de datos, modelos de regresión y redes neuronales para generar pronósticos precisos sobre comportamientos futuros (Sánchez et al., 2025).
Una función esencial del marketing predictivo es optimizar los recursos empresariales mediante la automatización de decisiones estratégicas. Las organizaciones que implementan esta metodología reportan aumentos significativos en la eficiencia y las tasas de conversión. Esta adopción implica retos organizacionales, como la necesidad de desarrollar una visión estratégica, capacitar al personal e integrar sistemas de información para convertir los datos en conocimiento útil (García & Herrero, 2025).
El marketing predictivo se clasifica en diversos tipos en función de su objetivo de aplicación. Las categorías más comunes incluyen el análisis descriptivo, para comprender tendencias pasadas; el análisis predictivo para anticipar resultados; y el análisis prescriptivo que recomienda acciones concretas. Esta clasificación refleja la transición del marketing tradicional hacia un enfoque proactivo, donde la inteligencia artificial no solo predice, sino que guía las decisiones estratégicas basadas en la probabilidad de éxito (Wang et al., 2025).
Su aplicación práctica es amplia, abarcando el comercio electrónico, la banca y supermercados, donde la respuesta inmediata y satisfacción a las necesidades del cliente define la competitividad. La combinación con la inteligencia artificial permite la personalización de la oferta, otorgando experiencias únicas en tiempo real basadas en las preferencias previas del usuario; este proceso no solo incrementa la fidelización, sino que refuerza la percepción de valor y confianza hacia la marca (García & Herrero, 2025).
En el contexto farmacéutico ecuatoriano, esta metodología resulta especialmente útil, ya que permite anticipar la demanda de medicamentos según la temporada, enfermedades prevalentes o crisis sanitarias. En el caso específico de Machachi, aplicar estrategias predictivas implica comprender las necesidades de sus clientes en tiempo real, anticipar la demanda y fortalecer la confianza en un mercado local competitivo.
El marketing predictivo representa una evolución significativa en la gestión comercial. Su integración con el estudio del comportamiento del consumidor permite a las empresas no sólo reaccionar ante las necesidades, sino anticiparlas. Esta capacidad de anticipación es una ventaja decisiva para mejorar la satisfacción del cliente, optimizar los procesos internos y garantizar la sostenibilidad empresarial.
MÉTODO
La investigación realizada fue de tipo mixta, combinando los enfoques cualitativo y cuantitativo, con el fin de obtener una visión integral del fenómeno estudiado. En el aspecto cuantitativo, se emplearon métodos descriptivos para analizar los datos numéricos recogidos de una muestra de clientes de farmacias en la ciudad de Machachi, Pichincha. El objetivo fue obtener una comprensión clara sobre las preferencias y comportamientos de compra de los residentes en relación con los servicios farmacéuticos disponibles en su comunidad. Para ello, se utilizó una encuesta estructurada que permitió medir diferentes variables como la frecuencia de visitas, tipos de productos adquiridos, y satisfacción con los servicios ofrecidos (Erazo & Narváez, 2023).
Por otro lado, el enfoque cualitativo se centró en explorar las experiencias y percepciones de los clientes a través de una revisión documental que permitió enriquecer la interpretación de los datos obtenidos en las encuestas. Se aplicaron métodos sistemáticos y analíticos para revisar documentos relacionados con la industria farmacéutica y los hábitos de compra en áreas rurales, lo que permitió un análisis más profundo de las prácticas de consumo y la satisfacción del cliente. Este enfoque combinado permitió obtener inferencias más completas y comprender mejor el contexto en el que los residentes de Machachi toman decisiones de compra en las farmacias.
La selección de 82 encuestas dirigidas a clientes frecuentes de farmacias en la ciudad de Machachi, cantón Mejía, provincia de Pichincha, se justifica como una muestra representativa y accesible del universo de consumidores locales, crucial para obtener datos fidedignos sobre sus hábitos de compra, percepciones de servicio y necesidades específicas en el contexto farmacéutico. Este tamaño muestral es adecuado para realizar un análisis estadístico descriptivo de las tendencias y opiniones dentro de una jurisdicción geográfica definida, permitiendo aislar y comprender las particularidades del consumidor de Machachi sin incurrir en los altos costos y la complejidad operativa de un censo total. Los resultados obtenidos de estos 82 encuestados proveerán información clave para la toma de decisiones estratégicas por parte de las farmacias.
RESULTADOS
Los resultados obtenidos en esta investigación se basan en el análisis de las de un total de 82 encuestas, aplicadas con el objetivo de evaluar la percepción de los clientes sobre el marketing predictivo y su influencia en las decisiones de compra. A continuación, la Tabla 1 detalla la relación observada entre la familiaridad con el marketing predictivo y la decisión de compra en línea.
Tabla 1.
Relación entre marketing y decisión de compra online.
|
Variable |
Nivel |
Recuentos |
Total |
Proporción |
p |
||||||
|
Familiaridad con marketing predictivo |
No estoy familiarizado |
5 |
82 |
0.061 |
< .001 |
||||||
|
No mucho |
6 |
82 |
0.073 |
< .001 |
|||||||
|
Poco |
20 |
82 |
0.244 |
< .001 |
|||||||
|
Sí, algo |
26 |
82 |
0.317 |
0.001 |
|||||||
|
Sí, completamente |
25 |
82 |
0.305 |
< .001 |
|||||||
|
Decisión de compra online |
A veces |
19 |
82 |
0.232 |
< .001 |
||||||
|
Nunca |
2 |
82 |
0.024 |
< .001 |
|||||||
|
Rara vez |
6 |
82 |
0.073 |
< .001 |
|||||||
|
Sí, a menudo |
35 |
82 |
0.427 |
0.224 |
|||||||
|
Sí, siempre |
20 |
82 |
0.244 |
< .001 |
|||||||
Elaboración: Los autores.
El análisis demuestra que existe una relación directa entre el conocimiento del marketing predictivo y su influencia en las decisiones de compra online. Las personas más familiarizadas con esta herramienta perciben un mayor impacto en su comportamiento de compra, comparado con quienes tienen poco conocimiento muestran menor reconocimiento de su influencia. Esto evidencia que la comprensión del marketing predictivo fortalece su efectividad y resalta la importancia de educar al consumidor para generar confianza y mejorar los resultados en el comercio electrónico.
Continuamos con la figura 1, donde se observa los resultados sobre la familiaridad del marketing predictivo, la influencia en su decisión de compra y si las recomendaciones mejoran la experiencia de compra online:
Figura 1. Percepción y familiaridad con el marketing predictivo en compras online.
Elaboración: Los autores.
La investigación revela que una parte significativa de los encuestados tienen distintos grados de familiaridad con él con el marketing predictivo y el comercio electrónico. La influencia del marketing predictivo en las decisiones de compra ejerce un peso considerable para la mayoría de los consultados, impactando de manera completa o al menos apreciable. Un segmento minoritario de quienes respondieron la encuesta, afirma tener una influencia limitada. Al evaluar el impacto de las recomendaciones, una amplia mayoría de los consultados considera que estas optimizan notablemente su experiencia de compra en línea. Una proporción menor, sin embargo, no percibe esta mejora o la califica como muy marginal.
Los resultados obtenidos respecto a si las recomendaciones basadas en marketing predictivo mejoran la experiencia de compra online, indican que una gran mayoría de los encuestados percibe un impacto positivo. Un 12.2% de los participantes consideraron que no hay impacto, mientras que un 4.8% opina que no mucho y un 1.2% que no mejora en absoluto. Por otro lado, un 43.90% afirmó que las recomendaciones mejoran algo la experiencia, y un 37.81% las considera que mejoran mucho. Esto muestra que, en total, un 81.7% de los encuestados valoran positivamente las recomendaciones personalizadas, destacando su influencia favorable en las compras online.
Avanzando con el análisis de los resultados, se examinó la percepción del consumidor sobre la aplicación del marketing predictivo por parte de las empresas y su relación con el comportamiento de compra inducido por sugerencias personalizadas, como se detalla en la Tabla 2:
Tabla 2.
Relación entre marketing predictivo y comportamiento de compra.
|
Variable |
Nivel |
Recuentos |
Total |
Proporción |
p |
||||||
|
Marketing predictivo en empresas |
No estoy seguro |
3 |
82 |
0.037 |
< .001 |
||||||
|
No, en absoluto |
1 |
82 |
0.012 |
< .001 |
|||||||
|
Poco |
7 |
82 |
0.085 |
< .001 |
|||||||
|
Sí, algo |
23 |
82 |
0.280 |
< .001 |
|||||||
|
Sí, definitivamente |
48 |
82 |
0.585 |
0.151 |
|||||||
|
Comportamiento de compra |
A veces |
26 |
82 |
0.317 |
0.001 |
||||||
|
Nunca |
1 |
82 |
0.012 |
< .001 |
|||||||
|
Rara vez |
4 |
82 |
0.049 |
< .001 |
|||||||
|
Sí, a menudo |
28 |
82 |
0.341 |
0.005 |
|||||||
|
Sí, definitivamente |
23 |
82 |
0.280 |
< .001 |
|||||||
Elaboración: Los autores.
Los resultados indican que existe una relación clara entre la percepción del marketing predictivo como ventaja competitiva en las empresas y la disposición de los consumidores a realizar compras adicionales motivadas por sugerencias personalizadas. La mayor parte de los encuestados consideran que el marketing predictivo aporta un valor competitivo y perciben mayor relevancia en las recomendaciones basadas en su comportamiento de compra, lo que se traduce en un mayor compromiso y respuesta positiva hacia las estrategias de personalización. Mientras que, los consumidores que dudan del impacto competitivo del marketing predictivo muestran menor propensión a dejarse influir por estas sugerencias. Esto evidencia que la valoración positiva del marketing predictivo fortalece la efectividad de las estrategias de ventas y, por consiguiente, resalta su importancia como herramienta estratégica para incrementar la interacción y fidelización del cliente en el entorno digital.
La figura 2 complementa el análisis, ilustrando la percepción de los encuestados sobre la influencia directa del marketing predictivo en la relevancia de los productos y la mejora de la experiencia de compra.
Figura 2. Percepción de Valor y Ventaja Estratégica del Marketing Predictivo.
Elaboración: Los autores.
Una parte significativa de los encuestados percibe que las empresas que implementan marketing predictivo poseen una ventaja competitiva en el mercado. Las sugerencias personalizadas motivan a una parte considerable de los clientes a realizar compras adicionales, basándose en su historial. Casi la totalidad de los encuestados afirma que estas estrategias son efectivas, contribuyendo significativamente o moderadamente a la identificación de productos pertinentes.
Los resultados sobre si las estrategias de marketing predictivo ayudan a los consumidores a encontrar productos más relevantes durante su compra muestran una tendencia positiva. Un 9.7% de los encuestados se mantuvo neutral, mientras que un 8.5% opinó que no mucho. Sin embargo, un 42.7% consideró que las estrategias ayudan algo y un 39.0% afirmó que sí ayudan mucho. En total, un 81.7% de los participantes considera que el marketing predictivo tiene un impacto positivo en la relevancia de los productos encontrados durante su compra.
DISCUSIÓN
El análisis de los resultados obtenidos permite profundizar en la comprensión del papel que cumple el marketing predictivo dentro de las estrategias de comercio electrónico aplicadas al sector farmacéutico en Latinoamérica. A partir de esta perspectiva, la discusión integra evidencia de investigaciones previas con los hallazgos alcanzados en la muestra de clientes de farmacias, con la finalidad de valorar la coherencia entre los enfoques teóricos y las percepciones reales de los consumidores.
Csoban et al., (2024), realizaron un estudio en Venezuela, aplicado específicamente a una tienda farmacéutica en línea. Los autores emplearon el modelo estímulo-organismo-respuesta (S-O-R) para analizar cómo el marketing predictivo actúa como un estímulo digital procesado por el consumidor, generando una sensación de familiaridad que influye en su intención de compra. Los resultados demostraron una relación directa entre la familiaridad del cliente con las estrategias de marketing predictivo y su decisión de compra online, lo que respalda la hipótesis planteada por los autores. Se evidenció que los algoritmos, al funcionar como estímulos relevantes, ejercen una influencia significativa tanto en la intención de recompra como en la exploración de nuevos productos.
La familiaridad del consumidor con el marketing predictivo es una consecuencia de la exposición constante a sistemas de recomendación precisos en los diferentes canales digitales. Olmedo et al., (2024), analizaron el comercio electrónico en México y concluyeron que la percepción de conveniencia y la reducción de la incertidumbre son factores determinantes en el proceso de compra online. El marketing predictivo contribuye a generar conveniencia al anticipar las necesidades del consumidor y ofrecer productos relevantes, lo que disminuye el riesgo percibido y, en consecuencia, aumenta la probabilidad de que el comprador complete la transacción. Esta capacidad de predicción se convierte en un factor psicológico influyente que reduce la fricción en el proceso de búsqueda y potencia la decisión de compra. Los estudios regionales confirman que la influencia del marketing predictivo trasciende la simple promoción: actúa como un poderoso facilitador cognitivo en el proceso de compra dentro del entorno digital.
El análisis demuestra que la optimización estratégica y la anticipación de la demanda constituyen objetivos centrales del marketing predictivo. Los resultados de la encuesta evidencian que una parte significativa de los participantes considera que esta herramienta aporta una ventaja competitiva a las empresas y motiva la realización de compras adicionales. García et al., (2025), en un estudio realizado en Ecuador, sostienen que el análisis predictivo es fundamental para optimizar las estrategias de marketing y anticipar las preferencias del consumidor, una capacidad especialmente relevante en el sector farmacéutico. La optimización estratégica implica prever no sólo el interés por un nuevo producto, sino también el momento exacto en que un cliente necesita reabastecer su medicación.
La farmacia deja atrás una lógica meramente transaccional y adopta un modelo de gestión proactiva de la salud del cliente, posicionándose como un socio esencial en su cuidado. Esta proactividad se traduce en una ventaja competitiva percibida por el consumidor como un valor añadido ineludible.
Olmedo et al., (2024), destacaron que la conveniencia y la seguridad son factores decisivos en el comercio electrónico. La anticipación de la demanda mediante el marketing predictivo satisface ambos elementos: asegura la disponibilidad del producto y refuerza la confianza del consumidor en la cadena de suministro, un aspecto doblemente crítico en el ámbito farmacéutico.
Csoban et al., (2024), analizaron el entorno de las tiendas farmacéuticas online y demostraron que la atmósfera digital influye directamente en la intención de compra. En su estudio, la personalización emergió como el elemento central de dicha atmósfera, al generar en el consumidor una sensación de familiaridad y confianza. El marketing predictivo aprovecha la analítica de datos para crear entornos digitales personalizados, donde cada usuario percibe la experiencia de compra como más cercana, eficiente y segura. Este servicio garantiza que el cliente no tenga que recordar activamente sus necesidades de salud, la plataforma se encarga de recordarlas.
La encuesta evidenció que la mayoría de los participantes valora positivamente las recomendaciones personalizadas, al considerar que optimizan su experiencia de compra. Pachas et al., (2023), en un estudio realizado en Perú, demostraron la alta efectividad de los modelos de Deep Learning para generar recomendaciones de productos relevantes en plataformas de compra online. Su investigación valida el principio técnico del marketing predictivo: la precisión algorítmica garantiza las recomendaciones y reduce el tiempo destinado a búsquedas ineficientes. En consecuencia, la experiencia de compra se percibe como más ágil y personalizada, ya que el marketing predictivo actúa como un filtro inteligente.
De igual forma, Csoban et al., (2024), asociaron la atmósfera de las tiendas farmacéuticas online con la intención de compra, destacando la personalización como elemento clave. El consumidor confía en que la farmacia “anticipa” sus necesidades, algo especialmente relevante en el sector salud. El marketing predictivo no solo optimiza las ventas, sino también la relación de confianza con el cliente, consolidándose como una herramienta de gestión estratégica y no únicamente comercial.
CONCLUSIONES
El marketing predictivo es una herramienta que mejora la toma de decisiones en tiempo real. Al implementar estrategias predictivas en farmacias, se puede anticipar la demanda de productos y ajustar la oferta de manera oportuna, lo que no solo optimiza la eficiencia operativa, sino que también eleva la satisfacción del cliente.
Los clientes familiarizados con el marketing predictivo, tiene un impacto positivo en su comportamiento, tienden a encontrar más recomendaciones personalizadas o relevantes, lo que a su vez aumenta su intención de compra y fomenta la lealtad en el comercio electrónico farmacéutico.
La experiencia de compra también se beneficia enormemente. Las recomendaciones basadas en análisis predictivo hacen que la compra online sea mucho más fluida, al ofrecer productos relevantes y reducir el tiempo que los clientes pasan buscando, lo que genera una sensación de conveniencia y confianza.
El marketing predictivo brinda una ventaja competitiva a las farmacias. Al adoptar estas estrategias, los establecimientos o locales pueden diferenciarse en un mercado saturado, combinando la personalización de la oferta con una gestión eficiente del inventario y un excelente servicio al cliente.
La analítica avanzada y el Deep Learning son fundamentales en este proceso. El uso de algoritmos y modelos predictivos, incluyendo técnicas de Deep Learning, asegura que las recomendaciones sean precisas, fortaleciendo así la relación entre la farmacia y el cliente, y consolidando el marketing predictivo como una herramienta estratégica que va más allá de la venta.
CONFLICTO DE INTÉRES
No existe conflicto de interés con personas o instituciones ligadas a la investigación.
AGRADECIMIENTO
A todos los factores sociales que influyeron en el desarrollo de esta investigación.
REFERENCIAS CONSULTADAS
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Carvache, M., Carvache, W., & Víquez, A. G. (2024). Consumer Behavior in Marketing: Sociodemographic Aspects, Satisfaction and Loyalty. https://n9.cl/w24xmg
Csoban, E., Esqueda, S., & Ríos, A. (2024). Predicción del comportamiento de compra online: una aplicación del modelo SOR. Retos, 27, 21-33. https://n9.cl/23zys
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