Impacto de la analítica de datos en empresas modernas, con la aplicación de optimización procesos y experiencia del cliente
DOI:
https://doi.org/10.29076/issn.2528-7737vol18iss49.2025pp25-33pPalabras clave:
Analítica de datos, transformación empresarial, optimización de procesos, insights, experiencia del clienteResumen
La investigación analizó el impacto de la analítica de datos en las empresas modernas, enfocándose en la optimización de procesos y la experiencia del cliente. Esta investigación adopta un enfoque cualitativo para proporcionar una comprensión integral del impacto de la analítica de datos en las empresas modernas, Se realizaron entrevistas semiestructuradas a cinco gerentes de empresas modernas ubicadas en el Distrito Metropolitano de Quito. Los resultados revelan una mejora significativa en la eficiencia operativa gracias a la implementación de analítica de datos. Las empresas han podido identificar desafíos, optimizar recursos y reducir costos operativos. En términos de experiencia del cliente, se observa un aumento en la satisfacción y lealtad de los clientes, resultado de una comprensión más profunda de sus necesidades y comportamientos. La analítica de datos es una herramienta esencial para las empresas modernas, permitiendo optimizar procesos y mejorar significativamente la experiencia del cliente. La capacidad de analizar grandes volúmenes de datos y extraer ideas accionables proporciona una ventaja competitiva sustancial. Además, facilita la adaptación a las demandas del mercado y mantener su relevancia en un entorno empresarial dinámico.
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Referencias
Aguilar, L. J. (2019). Inteligencia de negocios y analítica de datos: una visión global de business intelligence & analytics. Alpha Editorial. Obtenido de https://books.google.es/books?hl=es&lr=&id=ifR5EAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR7&dq=Aguilar,+L.+J.+(2019).+Inteligencia+de+negocios+y+anal%C3%ADtica+de+datos:+una+visi%C3%B3n+global+de+business+intelligence+%26+analytics.+Alpha+Editorial.&ots=bCfbSIkBZj&sig=w8U3asiz
Eby, K. (2024). Innovación para todos: todo lo que necesita saber sobre el desarrollo de nuevos productos. Obtenido de https://es.smartsheet.com/all-about-new-product-development-process
Gartner. (2023). 2023 Gartner® Magic Quadrant™ for Enterprise Architecture Tools. Gartner Reports. Obtenido de https://www.valueblue.com/download/gartner-2023-magic-quadrant-for-enterprise-architecture-tools?utm_feeditemid=&utm_device=c&utm_term=gartner%20magic%20quadrant&utm_source=adwords&utm_medium=ppc&utm_campaign=USA+-+APM&hsa_cam=11767185355&hsa_grp=11790246
Guilhem, A. P. (2024). Effects of big data capability on sustainable manufacturing and circular economy in Brazilian industries. Revista Brasileira De Gestão De Negócios, 26(1), e20230152. Obtenido de https://doi.org/10.7819/rbgn.v26i01.4250
Hernández-Sampieri, R., Fernández-Collado, C., & Baptista-Lucio, M. d. (2014). Metodología de la Investigación. 6ta Edición. México D.F.: McGraw Hill Education.
López-Caicedo, J. C., Baena-Rojas, J. J., Gomez-Trujillo, A. M., & Bonilla-Calle, D. (2024). The internationalization of Colombian Multilatinas: a composite indicator analysisLa internacionalización de las Multilatinas colombianas: un análisis de indicadores compuestos. Tec Empresarial, 18(1), 43-64. Obtenido de https://dx.doi.org/10.18845/te.v18i1.6950
Márquez-Hermosillo, A., Rodríguez, L. F., Salazar-Lugo, G., & Borrego, G. (2023). Employee profile and labor turnover in outsourcing companies: A data mining approach. Ingeniería, investigación y tecnología, 24(4), 1779. Epub 28 de noviembre de 2023. Obtenido de https://doi.org/10.22201/fi.25940732e.2023.24.4.031
McAfee, A., & Brynjolfsson, E. (2012). Big Data: The Management Revolution. Decision Making And Problem Solving. Harvard Business Review. Obtenido de https://hbr.org/2012/10/big-data-the-management-revolution
Neves, R. (2024). 4 tendencias para evolucionar la madurez digital en 2024. Obtenido de https://jurnly.digital/es/4-tendencias-para-evolucionar-la-madurez-digital-en-2024/#:~:text=Preferencia%20del%20consumidor%3A%20Una%20encuesta,de%20relaciones%20con%20los%20clientes.
PREDIK Data-Driven. (2024). Analítica de Datos Para Empresas: Guía Completa 2024. Obtenido de https://predikdata.com/es/analitica-de-datos-5-ventajas-para-la-toma-de-decisiones/
Romero-Aguilar, R. (2024). Una propuesta para medir el ciclo económico. EconoQuantum, 21(1), 39-58. Obtenido de https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1870-66222024000100039
Salazar-Solano, V., Cabrera-Pereyra, J. A., Moreno-Dena, J. M., & Rojas-Rodríguez, I. S. (2023). La configuración del mercado global de la miel: un análisis de equivalencia estructural. Entreciencias: diálogos en la sociedad del conocimiento, 11(25), e2582397. Obtenido de https://doi.org/10.22201/enesl.20078064e.2023.25.82397
Seminario, J. L. (2024). Transformación digital y desafíos gerenciales en la administración de empresas (Tesis de grado). Universidad Tecnológica Empresarial de Guayaquil. Obtenido de http://204.199.82.243:8080/bitstream/handle/123456789/2415/Transformaci%c3%b3n%20digital%20y%20desaf%c3%ados%20gerenciales%20en%20la%20administraci%c3%b3n%20de%20empresas.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Telenchana, L. S., López, X. A., Haro, D. M., & Sánchez, L. Á. (2024). La Utilización de la Big Data y Business Intelligence en la formulación de decisiones estratégicas para empresas del sector industrial. Revista Social Fronteriza, 4(2), e42. Obtenido de http://www.revistasocialfronteriza.com/ojs/index.php/rev/article/view/196
Wamba, S. F., Gunasekaran, A., Akter, S., Ren, S. J.-f., Dubey, R., & Childe, S. J. (2017). "Big data analytics and firm performance: Effects of dynamic capabilities," Journal of Business Research, Elsevier, vol. 70(C). https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.08.009
Westland, J. C. (2024). Audit analytics: data science for the accounting profession. Springer Nature. Obtenido de https://books.google.es/books?hl=es&lr=&id=di3_EAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR5&dq=Data+Science+for+Business:+&ots=fV3K-R5DdN&sig=Zn9oTOparyyrpjylisxn-TS9trg
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