Mejorar el comercio electrónico en la moda: modelos para predecir y algoritmos para aumentar las ventas

Resumen

Objetivo: Este estudio analiza cómo los modelos predictivos y los algoritmos de IA influyen en la optimización del comercio electrónico de moda, evaluando su impacto en la personalización de la experiencia del usuario y el aumento de las ventas. Materiales y métodos: Se utilizó un enfoque cuantitativo con un diseño no experimental, transversal y correlacional, aplicando encuestas a 50 empresas de retail de moda con presencia en línea y a 500 consumidores activos en plataformas de comercio electrónico. Se recopilaron datos mediante encuestas y bases de datos, analizando factores como la implementación de inteligencia artificial, la tasa de conversión y la lealtad del cliente. Para el análisis se emplearon pruebas estadísticas descriptivas e inferenciales, incluyendo análisis de correlación y regresión. Resultados: Los resultados evidencian que la IA tiene un impacto significativo en las ventas y la fidelidad de los clientes, con una correlación positiva (r = 0,87; p < 0,001) entre la personalización basada en IA y la lealtad del usuario. Además, se encontró que las empresas con mayor uso de IA lograron una tasa de conversión del 9,8 %, mientras que aquellas con menor implementación alcanzaron solo un 3,2 %. El análisis de regresión inidica que los modelos predictivos utilizados en estrategias de recomendación de productos mejoraron notablemente las ventas, destacando la importancia de la automatización en la toma de decisiones del consumidor. Conclusiones: Se concluye que la IA es una ventaja clave en el comercio electrónico de moda, ya que permite una experiencia más personalizada y efectiva. La implementación de modelos predictivos y algoritmos de aprendizaje automático no solo optimiza las ventas, sino que también fortalece la relación entre las marcas y sus clientes.