Análisis de la experiencia del cliente en el comercio electrónico mediante inteligencia de negocios

Contenido principal del artículo

Nelson Esteban Salgado-Reyes
Pamela Fajardo-Vanegas
Marcelo Vasquez-Guevara

Resumen

El presente estudio analiza el impacto de la inteligencia de negocios (BI) en la experiencia del cliente en el comercio electrónico. Se evaluaron tres objetivos: el impacto del análisis de datos en tiempo real en la personalización de la experiencia de compra, cómo la BI puede mejorar la resolución proactiva de problemas en el servicio al cliente, y la influencia de la integración de datos en la optimización y la coherencia de la experiencia del cliente. Se realizaron análisis descriptivos, regresión múltiple, ANOVA, pruebas de hipótesis y análisis de clústeres sobre una muestra de 150 empresas de comercio electrónico. Los resultados indican que la personalización de anuncios, facilitada por el análisis de datos en tiempo real, tiene un impacto significativo pero negativo en la satisfacción y lealtad del cliente.


El análisis cualitativo mediante entrevistas destacó que las herramientas de BI permiten una resolución más rápida y eficaz de problemas. La integración de datos mostró una tendencia a mejorar la tasa de conversión y lealtad del cliente, aunque no se encontraron resultados estadísticamente significativos. El análisis de clústeres identificó cuatro grupos de empresas con características distintivas en términos de implementación de BI y sus impactos en la experiencia del cliente. Las empresas con una mayor adopción de análisis de datos en tiempo real y personalización de anuncios mostraron desafíos en la satisfacción del cliente, mientras que aquellas con una mejor integración de datos tendían a tener mejores tasas de conversión

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Detalles del artículo

Cómo citar
Salgado-Reyes , N. ., Fajardo-Vanegas , P. ., & Vasquez-Guevara , M. (2024). Análisis de la experiencia del cliente en el comercio electrónico mediante inteligencia de negocios. 593 Digital Publisher CEIT, 9(6), 1066-1077. https://doi.org/10.33386/593dp.2024.6.2808
Sección
Investigaciones /estudios empíricos
Biografía del autor/a

Nelson Esteban Salgado-Reyes , Instituto Universitario Japón - Ecuador

https://orcid.org/0000-0001-8908-7613

Nelson Salgado R. es investigador senior en el Instituto Universitario Japón y en la Universidad Central del Ecuador. Tengo un doctorado en Tecnologías de la Comunicación (TIC) por la Universidad de Extremadura con más de 25 años de experiencia en investigación científica. Mi trabajo se centra en la inteligencia de negocios, habiendo publicado más de 50 artículos en revistas internacionales de alto impacto.

Pamela Fajardo-Vanegas , Instituto Universitario Japón - Ecuador

https://orcid.org/0000-0001-6769-5167

Pamela Fajardo V. es investigadora y Director Académica en el Instituto Universitario Japón y Asesora Académica del Instituto Cuest TV. Tengo un doctorado en Administración de Empresas por la Universidad Benito Juárez con más de 10 años de experiencia en academia y gestión institucional. Mi trabajo se centra en la administración, habiendo publicado más de 20 artículos en revistas internacionales de alto impacto. 

Marcelo Vasquez-Guevara , Instituto Superior Tecnológico CUESTTV - Ecuador

https://orcid.org/0009-0009-4630-9437

Marcelo Vasquez Guevara. es investigador en el Instituto Tecnológico Cuest TV. Tiene una maestría cuenta con más de 10 años de experiencia en la academia y gestión institucional. El trabajo se centra en la investigación para publicar en revistas nacionales e internacionales de alto impacto. 

Citas

​​​Chaffey, D., & Smith, P. R. (2017). Digital Marketing Excellence: Planning, Optimizing and Integrating Online Marketing. Routledge.

​Chen, H., Chiang, R. H., & Storey, V. C. (2018). Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact. MIS Quarterly, 36(4), 1165-1188. doi:https://doi.org/10.25300/MISQ/2018/36.4.03

​Chung, J., Kim, H., & Lee, S. (2021). Automated Color Correction in Film Production: Techniques and Applications. . Journal of Visual Computing, 37(4), 501-512.

​Gadiparthi, S. (2024). Enhancing customer experience with business intelligence: strategies, tools, and case studies. International Journal of Management (IJM), 15(2), 108-116. doi:https://doi.org/10.17605/OSF.IO/9UTGE

​Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.

​Grewal, D., Roggeveen, A. L., & Nordfält, J. (2017). The Future of Retailing. Journal of Retailing, 93(1), 1-6. doi:https://doi.org/10.1016/j.jretai.2016.12.008

​Hagbi, N., & Gutfreund, R. (2020). Enhancing Video Editing with Machine Learning. Journal of Applied AI, 15(2), 215-229.

​Hernández, B., Jiménez, J., & Martín, M. J. (2010). Customer behavior in electronic commerce: The moderating effect of e-purchasing experience. Journal of Business Research, 63(9-10), 964-971. doi:https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2009.01.019

​Iakupova, R. (2024). AI Trends for e-Commerce. Věda a perspektivy, 6(37), 10-19. doi:https://doi.org/10.52058/2695-1592-2024-6(37)-10-19

​Karras, T., & Laine, S. A. (2020). A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks . IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 42(12), 3135-3144.

​Kavitha, L. (2023). Copyright Challenges in the Artificial Intelligence Revolution: Transforming the Film Industry from Script to Screen. ACS Publisher, 4(1), 1-8. doi:https://dx.doi.org/10.48165/tlr.2024.4.1.1

​Kumar, V., Bhattacharya, S., & Luo, X. (2021). Customer Relationship Management in a Big Data World. Journal of Business Research, 70, 380-389. doi:https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.08.009

​Lemon, K. N., & Verhoef, P. C. (2016). Understanding Customer Experience Throughout the Customer Journey. Journal of Marketing, 80(6), 69-96. doi:https://doi.org/10.1509/jm.15.0420

​Li, H.-J., Bu, Z., Wang, Z., & Cao, J. (2020). Dynamical Clustering in Electronic Commerce Systems via Optimization and Leadership Expansion. EEE Transactions on Industrial Informatics, 16(8), 5327-5334. doi:10.1109/TII.2019.2960835

​Oskooei, A. R., & Adak, T. E. (2023). Advancing E-Commerce Analytics The Development of Intelligent Analytics Software for Enhanced Customer Experience. Orclever Proceedings of Research and Development, 3(1), 178–187. doi:https://doi.org/10.56038/oprd.v3i1.312

​Reddy, V. M., & Nalla, L. N. (2021). Harnessing Big Data for Personalization in E-commerce Marketing Strategies. Revista Espanola De Documentacion Cientifica, 15(4), 108–125. doi:https://redc.revistas-csic.com/index.php/Jorunal/article/view/224

​Reddy, V. M., & Nalla, L. N. (2023). Leveraging Big Data Analytics to Enhance Customer Experience in E-commerce. Revista Espanola De Documentacion Cientifica, 18(2), 295–324. doi:https://redc.revistas-csic.com/index.php/Jorunal/article/view/221

​Sharma, R., Mithas, S., & Kankanhalli, A. (2019). Transforming Decision-Making Processes: A Research Agenda for Understanding the Impact of Business Analytics on Organizations. European Journal of Information Systems, 23(4), 433-441. doi:https://doi.org/10.1057/ejis.2014.17

​Thompson, S. (2020). The Future of Video Production: AI and Automation. Media Innovation Journal, 9(3), 150-162.

​Verhoef, P. C., Kannan, P. K., & Inman, J. J. (2015). From Multi-Channel Retailing to Omni-Channel Retailing: Introduction to the Special Issue on Multi-Channel Retailing . Journal of Retailing, 91(2), 174-181. doi:https://doi.org/10.1016/j.jretai.2015.02.005

​Watson, H. J. (2018). All About Analytics Trends. Business Intelligence Journl, 23(2), 4-7.

​Wedel, M., & Kannan, P. K. (2016). Marketing Analytics for Data-Rich Environments. Journal of Marketing, 806(6), 97-121. doi:https://doi.org/10.1509/jm.15.0413

​West, J. (2021). Visual Effects in The Mandalorian: A Case Study. VFX Today, 23(1), 45-57.

​Zhao, X. (2019). A Study on E-commerce Recommender System Based on Big Data. 4th International Conference on Cloud Computing and Big Data Analysis (ICCCBDA). Chengdu, China: IEEE . doi:10.1109/ICCCBDA.2019.8725694.​​