Uso de inteligencia de datos de usuarios en marketing para personalizar ofertas y aumentar conversión
DOI:
https://doi.org/10.35381/r.k.v10i1.4873Palabras clave:
Inteligencia artificial, Marketing, análisis de datos, consumidor, aprendizaje en línea, (Tesauro UNESCO).Resumen
El presente artículo se realizó con el objetivo de analizar cómo la inteligencia de datos mejora la personalización de las ofertas y optimiza las estrategias de marketing, específicamente en supermercados. La metodología empleada combina un enfoque mixto cualitativo y cuantitativo, mediante encuestas a setenta y cinco clientes de supermercados en Santo Domingo. Los resultados muestran que la segmentación basada en las preferencias de los consumidores influye en sus decisiones de compra, con una percepción dividida sobre su impacto real. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son herramientas claves para mejorar la personalización y las tasas de conversión, su implementación debe ser más precisa para lograr un impacto significativo. Destacando la necesidad de mejorar la capacitación y la infraestructura tecnológica en las empresas para aprovechar el potencial de estos métodos. En conclusión, las estrategias de marketing personalizadas aún necesitan ser refinadas para obtener resultados óptimos en las tasas de conversión.
Descargas
Citas
Acosta, M., Erazo, J., & Bermeo, K. (2024). Desarrollo Sostenible y Marketing: Cómo las empresas pueden alinear sus prácticas con RSC. . Universidad y Sociedad, 232–241. https://n9.cl/evkf6
Almidón, C., Ñañez, M., Chiok, P., & Rojas, J. (2025). Evolución histórica del marketing digital y su impacto en la expansión de las PYMEs en América Latina. Revista de Historia, Ciencias Humanas y Pensamiento Crítico, 5(10), 1236-1267. doi:10.5281/zenodo.15345905
Banco Central del Ecuador. (2022). Estadísticas económicas. BCE. https://www.bce.fin.ec/estadisticas-economicas/
García, A., & Herrero, Á. (2025). Impacto del marketing predictivo basado en inteligencia artificial: Transformando estrategias de comunicación y ventas en Pymes y Startups. Revista Internacional de Cultura Visual, 17(1), 165-178. https://n9.cl/j60qh
Gigli, M., & Stella, F. (2025). Multi-armed bandits for performance marketing. International Journal of Data Science and Analytics, 20, 151-165. https://n9.cl/t2p5i
Gómez, J., Álvarez, J., Tinto, J., & Bermeo, K. (2024). E-commerce: oportunidades y desafíos para las marcas en los entornos virtuales. Universidad y Sociedad, 16(S2), 162-171. https://n9.cl/ngbzwt
Instituto nacional de estadística y censos. (2023). Ecuador en Cifras. INEC. https://www.ecuadorencifras.gob.ec/
Jauregui, R., Alca, J., Vilca, M., & Llanos, O. (2024). La inteligencia artificial en la segmentación del cliente potencial: enfoque machine . Data and Metadata, 3, 305. https://n9.cl/g4mip
Li, M., Guo, S., & Liu, R. (2025). BERT-based Consumer Sentiment Analysis for Personalized Marketing Strategies. Informatica, 49(28), 211-226. https://n9.cl/falxk
Lin, J. (2025). Application of machine learning in predicting consumer behavior and precision marketing. PLOS One, 20(5). https://n9.cl/k2rxt
Loukili, M., Messaoudi, F., El Aalouche, O., El Youbi, R., & Loukili, R. (2025). Adaptive Pricing Strategies in Digital Marketing: A Machine Learning Approach with Deep Q-Networks. Statistics, Optimization and Information Computing, 14, 1244-1251. https://n9.cl/3ntni
Medina Herrera, M. A., Erazo Álvarez, J. C., & Cordero Guzmán, D. M. (2024). El impacto de la inteligencia artificial en la personalización de la experiencia del cliente en el e-commerce. Universidad Y Sociedad, 16(4), 394–403. https://n9.cl/0oueu
Ministerio de Producción. (2025). Boletines de Comercio Exterior. Tercera Edición. https://n9.cl/g3xyn
Nguyen, H., Huynh, T., Tran, Q., Ngo, H., Pham, V., & Nguyen, H. (2025). Personal brand value extraction method to identify micro-influencer for effective digital marketing. Complex & Intelligent Systems, 11, 438. https://n9.cl/9q8wt
Ortega, D., Palencia, I., Ojeda, A., & Cortes, O. (2025). Integración de algoritmos de aprendizaje automático como herramienta innovadora para la enseñanza del mercadeo en programas de administración de empresas. Formación Universitaria, 8(4), 73-84. https://n9.cl/guhh8o
Ruiz, F., Erazo, J., & Tinto, J. (2024). La influencia de la psicología del consumidor en las estrategias de marketing. Universidad y Sociedad, 450–459. https://n9.cl/6odemb
Shi, Z., Cao, K., & Yao, X. (2025). The Impact of Digital Marketing Campaign Strategies on Consumer Buying Intention. Technical Gazette , 32(3), 819-829. https://n9.cl/nefrez
Shlash, A., Shelash, S., Al Oraini, B., Hindieh, A., Vasudevan, A., & Alshurideh, M. (2025). Decoding Consumer Behaviour: Leveraging Big Data and Machine Learning for Personalized Digital Marketing. Data and Metadata, 4(700), 1-17. https://n9.cl/rfxats
Vij, M., Vij, A., Kumar, P., Masoud, E., Al Kurdi, B., & Alzoubi, H. (2025). Artificial Intelligence in Digital Marketing Strategies in the UAE: The Mediating Role of Predictive Analytics in Enhancing Customer Conversion. International Review of Management and Marketing, 15(4), 380-387. https://n9.cl/wokwd
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Jonathan Steveen Cumbajín-Torres, Diego Marcelo Cordero-Guzmán
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
CC BY-NC-SA : Esta licencia permite a los reutilizadores distribuir, remezclar, adaptar y construir sobre el material en cualquier medio o formato solo con fines no comerciales, y solo siempre y cuando se dé la atribución al creador. Si remezcla, adapta o construye sobre el material, debe licenciar el material modificado bajo términos idénticos.
OAI-PMH URL: https://fundacionkoinonia.com.ve/ojs/index.php/revistakoinonia/oai.
