E-commerce y análisis predictivo mediante big data para anticipar tendencias y comportamientos de compra
Resumen
Big data gestiona y analiza grandes volúmenes de datos para optimizar decisiones, personalizar servicios y responder a las dinámicas del mercado. El objetivo es analizar cómo el uso de tecnologías como big data y análisis predictivo mejora la capacidad de las plataformas de e-commerce para adaptarse a las dinámicas cambiantes del mercado, permitiendo a las agencias de viajes locales competir eficazmente con actores internacionales y responder a las expectativas de los consumidores modernos. Se empleó una metodología de investigación mixta, combinando datos cualitativos y cuantitativos mediante entrevistas y encuestas a propietarios de agencias, permitiendo captar tanto patrones de uso de datos como experiencias individuales en el sector turístico. Los resultados indican que las herramientas predictivas, valoradas por su utilidad en personalizar servicios, aumentan la satisfacción del cliente y fortalecen la fidelidad. Sin embargo, se identifican barreras como la falta de inversión en infraestructura tecnológica y capacitación en análisis de datos.
Descargas
Citas
Asociación Española de Comercio Electrónico y Marketing Relacional. (2023). Libro blanco del comercio electrónico: Guía práctica de comercio electrónico para PYMES. Madrid. https://n9.cl/hwv3o
Banco Central del Ecuador. (2022). Estadísticas de transacciones en línea. https://www.bce.fin.ec
Basantes, A., Gallegos, M., Guevara, C., Jácome, A., Posso, A., Quiña, J., y Vaca, C. (2016). Comercio Electrónico: Un enfoque integral. Ecuador: Editorial UTN.
Bermúdez, H., y Duque, E. (2022). Influencia de los marcos promocionales de ganancia en las decisiones de compra de consumidores de detergente en tienda online: Un aporte experimental en el canal de la COVID-19. Innovar: Revista de Ciencias Administrativas y Sociales, 33(87). https://doi.org/10.15446/innovar.v33n87.105514
Calle, J. (2017). Revolución big data en el turismo: Análisis de las nuevas fuentes de datos para la creación de conocimiento en los destinos patrimonio de la humanidad de España. International Journal of Informations Systems and Tourism (IJIST), 2(2), 23-39.
Camargo, J., Camargo, J., y Joyanes, L. (2015). Conociendo big data. Facultad de Ingeniería, 24(38), 63-77.
Cardona, D., Balza, V., Fuentes, G., y Torrenegra, A. (2018). El comportamiento del consumidor, estrategias y tácticas de marketing. Cartagena: Universidad Libre. https://n9.cl/l9ijk
Carpio, D., y Moran, C. (2021). Big data y transformación digital: Influencia en el campo del turismo en la educación superior, Ecuador. Green World Journal, 4(2), 14. https://doi.org/10.53313/gwj42027
Creswell, J. (2014). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches. (4ta ed.). SAGE Publications.
Csoban, E., Esqueda, S., y Ríos, A. (2024). Predicción del comportamiento de compra online: Una aplicación del modelo S-O-R. RETOS Revista de Ciencias y Administración de la Economía, 14(27), 21-33. https://doi.org/10.17163/ret.n27.2024.02
Curto, J. (2023). Fundamentos y usos del big data: Habilitando la explotación de datos complejos. https://acortar.link/s7L3CP
Díaz, L., Torruco, U., Martínez, M., y Varela, M. (2013). La entrevista, recurso flexible y dinámico. Investigación en Educación Médica, 7(1), 162-167.
Gamarra, C., Zevallos, R., y Mucha, S. (2021). Análisis del comportamiento de compra en los consumidores de aceite sacha inchi (Plukenetia volubilis L.) de origen orgánico en tiendas especializadas de Lima moderna durante el período 2018-2019. Revista Economía y Política, 34, 18-36.
Guerra, J. (2022). Modelado predictivo en flujo de datos de procesos con deriva de concepto y su aplicación al turismo en Canarias. Canarias: Universidad de Las Palmas de Gran Canaria.
Guevara, G., Verdesoto, A., y Castro, N. (2020). Metodologías de investigación educativa (descriptivas, experimentales, participativas y de investigación-acción). RECIMUNDO, 4(3), 163-173. https://doi.org/10.26820/recimundo/4.(3).julio.2020.163-173
Hernández, E., Duque, N., y Moreno, J. (2017). Big Data: Una exploración de investigaciones, tecnologías y casos de aplicación. TecnoLógicas, 20(39), 15-38. https://doi.org/10.22430/22565337.685
Hernández, R., Fernández, C., y Baptista, M. (2014). Metodología de la investigación (6ta ed.). McGraw-Hill.
INEC. (2023). Informe estadístico sobre turismo y servicios digitales en Ecuador. Instituto Nacional de Censos. https://www.ecuadorencifras.gob.ec
Jin, X., Wah, B., Cheng, X., & Wang, Y. (2015). Significance and Challenges of Big Data Research. Big Data Research, 2(2), 59-64. https://doi.org/10.1016/j.bdr.2015.01.006
Ley Orgánica de Protección de Datos Personales. (2021). Ley Orgánica de Protección de Datos Personales. Asamblea Nacional del Ecuador. http://www.lexis.com.ec
Márquez, A., y Ruiz, J. (2013). Método sistémico: Una evaluación efectiva para la enseñanza en línea. 1-23. Monterrey. https://n9.cl/u3zzwq
Olivera, H., Martínez, I., y Obispo, J. (2023). Influencia de big data y economía circular en el desempeño operacional de la cadena de suministro del sector de manufactura peruano. Surco: Pontificia Universidad Católica de Perú.
Olmedo, C., Vela, J., e Ibarra, M. (2024). E-commerce: Experiencia, Seguridad, Confianza y Satisfacción. Investigación Administrativa, 53(133), 1-18. https://n9.cl/tbela
Organización Mundial de Turismo (OMT). (2021). Tecnología y turismo: Hacia una transformación digital. https://www.unwto.org
Tashakkori, A., & Teddlie, C. (2010). SAGE Handbook of Mixed Methods in Social & Behavioral Research. SAGE Publications. https://doi.org/10.4135/9781506335193
Tello, J. (2019). Potencial aplicación del Big Data al sector turismo con especial referencia a España. [Tesis de grado, Universidad Pontificia Comillas]. https://n9.cl/jlzoy2
Torres, T. (2019). En defensa del método histórico-lógico desde la Lógica como ciencia Revista Cubana de Educación Superior, 39(2), 1-12.
Yin, R. K. (2014). Case Study Research and Applications: Design and Methods. SAGE Publications. https://doi.org/10.3138/cjpe.30.1.108
Zúñiga, F. G., Mora, D. A., y Llerena, W. V. (2023). El Big Data y su implicación en el marketing. SEECI, 56, 302-321. https://doi.org/10.15198/seeci.2023.56.e832
Derechos de autor 2025 Marcela Isabel Torres-Campana, Juan Edmundo Álvarez-Gavilanes, Dayana Yasmín Murillo-Párraga
Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento-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.
URL de OAI-PMH: https://iieakoinonia.org/ojs3/index.php/gestioep/oai
