Esta investigación utiliza un enfoque cuantitativo para analizar el impacto de los algoritmos de aprendizaje automático en la predicción del comportamiento del consumidor. Se basa en un diseño no experimental, recolectando datos a través de encuestas estructuradas y análisis de documentos. La población objetivo incluye aproximadamente 500 consumidores de diversas industrias, y se utilizarán cuestionarios y guías de entrevista para obtener información precisa. Los hallazgos muestran que los consumidores responden positivamente a recomendaciones personalizadas, con un aumento del 30% en las compras al aplicar estas estrategias. Además, se identificaron segmentos específicos: los jóvenes de 18 a 25 años prefieren ofertas en redes sociales, mientras que los de 35 a 50 años prefieren correos electrónicos. Un 75% de los encuestados desea recomendaciones basadas en su historial de compras, subrayando la importancia de implementar inteligencia artificial en estrategias comerciales.
Miguel Ángel Morales HernándezJuan Manuel González‐CamachoHéctor Robles VásquezDavid H. Del Valle PaniaguaJosé Rafael Durán Moreno
Andrea QuintanillaNicole Mancilla MedinaJosé Sulla-Torres
Fabiola MonteroNelson MontillaJulio Arcia
Daniel Ayala-NiñoJuan Manuel González‐Camacho