Inteligencia de negocios en la optimización de estrategias de marketing: Enfoque basado en el análisis predictivo
Resumen
La inteligencia de negocios en la optimización de estrategias de marketing, significan un recurso habitual en las empresas inmersas en dominios de la era digital. El objetivo de esta investigación consiste en explorar cómo la inteligencia de negocios, a través del análisis predictivo y segmentación avanzada de clientes, puede optimizar las estrategias de marketing en las organizaciones. Se emplea una metodología cualitativa incluyendo entrevistas en profundidad con dos expertos en marketing y análisis de datos, así como estudios de caso de empresas que han implementado con éxito estas herramientas. Los resultados revelan cómo el uso de análisis predictivo permite, bajo determinadas condiciones objetivas y subjetivas, identificar patrones de comportamiento del consumidor y anticipar tendencias del mercado, lo que facilita la personalización de las campañas de marketing. Asimismo, se observó que la segmentación avanzada contribuye a una mejor comprensión de los diferentes grupos de clientes, permitiendo a las empresas dirigir sus esfuerzos de marketing de manera más efectiva y, al mismo tiempo, mejorar el retorno sobre la inversión en sus estrategias comerciales. Se concluye que, al integrar inteligencia de negocios con estrategias de marketing, las empresas enfrentan varios desafíos, uno de los principales es resistencia al cambio dentro de la organización.
Descargas
Citas
Amnistía Internacional (12 de septiembre de 2024). El impacto de las tecnologías digitales en la protección social y los derechos humanos. Amnistía Internacional. https://www.es.amnesty.org/en-que-estamos/blog/historia/articulo/el-impacto-de-las-tecnologias-digitales-en-la-proteccion-social-y-los-derechos-humanos/
Andrade-Girón, D., Sandivar-Rosas, J., y Carreño-Cisneros, E. (2023). Modelo de ensamble para predecir el diagnóstico de pacientes con sospecha de Covid-19. Revista de Ciencias Sociales (Ve), XXIX(E-8), 526-538. https://doi.org/10.31876/rcs.v29i.40973
Arias, F. G. (2012). El proyecto de investigación: Introducción a la metodología científica. Editorial Episteme.
Atlantia Search (23 de octubre de 2024). Predicciones de Mercado: Cómo anticipar tendencias. Atlantia Search. https://blog.atlantiasearch.com/predicciones-de-mercado-cómo-anticipar-tendencias
Barros, F. A. (2021). Alcances del turismo sostenible: Un análisis cualitativo de las experiencias de dos comunidades en Ecuador. Siembra, 8(1), e2414. https://doi.org/10.29166/siembra.v8i1.2414
Berrara, M. F. (2010). Modelos epistemológicos en investigación y educación. Caracas: Quirón Ediciones.
Calle, A. J., Aviles, E. M., Baque, E. A., y Muñiz, F. S. (2024). El papel de la analítica predictiva en la anticipación de cambios en el entorno empresarial. Ciencia y Desarrollo, 27(2), 43-54. http://dx.doi.org/10.21503/cyd.v27i2.2601
DSouza, M., Verma, S., y Srivastava, V. (2023). How does AI drive branding? Towards an integrated theoretical framework for AI-driven branding. International Journal of Information Management Data Insights, 3(2), 100205. https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2023.100205
Espino, C. (2017). Análisis predictivo: Técnicas y modelos utilizados y aplicaciones del mismo - herramientas Open Source que permiten su uso [Tesis de pregrado, Univresitat Oberta de Catalunya]. https://openaccess.uoc.edu/bitstream/10609/59565/6/caresptimTFG0117mem%C3%B2ria.pdf
Fernández, M. E. (2006). Las cooperativas: organizaciones de la economía social e instrumentos de participación ciudadana. Revista de Ciencias Sociales (Ve), XII(2), 237-253. https://produccioncientificaluz.org/index.php/rcs/article/view/25323
Flores, V. (2023). Procesos y Algoritmos que Netflix utiliza para la recolección de información. Ingeniería e Innovación del Futuro, 2(1), 22-29. https://doi.org/10.62465/riif.v2n1.2023.8
Gadamer, H.-G. (1993). Verdad y método. Ediciones Sígueme.
Giacalone, R. (Ed.) (2019). Pensamiento empresarial latinoamericano en el siglo XXI. Universidad Cooperativa de Colombia. https://dx.doi.org/10.16925/97895876012822
Jiménez, S. A. (2015). Impacto del marketing social en la realización de campañas contra el maltrato animal [Tesis de pregrado, Universidad Católica de Santiago de Guayaquil]. http://repositorio.ucsg.edu.ec/bitstream/3317/6006/1/T-UCSG-PRE-ESP-CIM-210.pdf
Jiménez, V. E. (2012). El estudio de caso y su implementación en la investigación. Revista Internacional de Investigación en Ciencias Sociales, 8(1), 141-150. https://revistacientifica.uaa.edu.py/index.php/riics/article/view/18
Jiménez-Partearroyo, M., y Medina-López, A. (2024). Leveraging business intelligence systems for enhanced corporate competitiveness: Strategy and evolution. Systems, 12(3), 94. https://doi.org/10.3390/systems12030094
Kasem SalahEldin, M. S., Hamada, M., y Taj-Eddin, I. (2024). Customer profiling, segmentation, and sales prediction using AI in direct marketing. Neural Computing and Applications, 36, 4995-5005. https://doi.org/10.1007/s00521-023-09339-6
Ladrón, R. D. (2004). Innovación y éxito en la gerencia cooperativa: Casos exitosos de cooperativas rurales de ahorro y crédito. Pontificia Universidad Javeriana.
Martínez, M. (2009). La nueva ciencia: Su desafío, lógica y método. Editorial Trillas.
Martínez, P. C. (2006). El método de estudio de caso: Estrategia metodológica de la investigación científica. Pensamiento & Gestión, (20), 165-193. https://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/pensamiento/article/view/3576
Ramón, R. E., Verdezoto, M. D. R., y Romero, D. J. (2024). Estrategia empresarial: Una reflexión teórica. Revista de Ciencias Sociales (Ve), XXX(3), 411-424. https://doi.org/10.31876/rcs.v30i3.42681
Sinkevich, S. (October 10, 2024). Business intelligence in marketing: End-to-end solution overview. Itrasition. https://www.itransition.com/business-intelligence/marketing
Su, Y., Wang, C., y Sun, X. (2022). Lightweight deep learning model for marketing strategy optimization and characteristic analysis. Computational Intelligence and Neurocience, 2022(1), 1-9. https://doi.org/10.1155/2022/2429748
Vajiram & Ravi (2022). Bridging the Digital Divide. Kurukshetra Summary. https://vajiram-prod.s3.ap-south-1.amazonaws.com/Kurukshetra_Summary_December_2022_2d1b82a365.pdf
Verma, S., Sharma, R., Deb, S., y Maitra, D. (2021). Artificial intelligence in marketing: Systematic review and future research direction. International Journal of Information Management Data Insights 1(1), 100002. https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2020.100002
Viteri-Cevallos, C. J., y Murillo-Párraga, D. Y. (2021). Inteligencia de Negocios para las Organizaciones. Revista Arbitrada Interdisciplinaria Koinonía, VI(12), 304-323. https://doi.org/10.35381/r.k.v6i12.1291
Zurita, C. (17 de septiembre de 2024). Análisis predictivo con IA: Anticipando las tendencias del consumidor. https://christianzurita.com/analisis-predictivo-con-ia-anticipando-las-tendencias-del-consumidor/

Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0.