Optimización de la atención al cliente en el e-commerce mediante inteligencia artificial conversacional y su influencia en la experiencia del usuario de Mercado Libre, 2025
Descripción del Articulo
El presente estudio tuvo como objetivo analizar la influencia de la gestión del e- commerce mediante inteligencia artificial conversacional sobre la experiencia del usuario de Mercado Libre. Para ello, se implementó un programa experimental centrado en el uso del sistema automatizado en la propia pá...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2026 |
| Institución: | Escuela de Educación Superior Privada Certus |
| Repositorio: | CERTUS - Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.certus.edu.pe:20.500.14840/30 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.14840/30 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Chatbots Diseño de sistemas centrado en el usuario Comercio electrónico Satisfacción del cliente Experiencia del usuario https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04 |
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El presente estudio tuvo como objetivo analizar la influencia de la gestión del e- commerce mediante inteligencia artificial conversacional sobre la experiencia del usuario de Mercado Libre. Para ello, se implementó un programa experimental centrado en el uso del sistema automatizado en la propia página web de Mercado Libre, donde los usuarios interactuaron directamente con el canal de atención basado en inteligencia artificial conversacional., evaluando su impacto a través de un diseño preexperimental con pre-test y post-test aplicado a una muestra de 50 usuarios activos. La metodología empleada fue de enfoque cuantitativo y diseño pre-experimental, con un cuestionario estructurado que midió cinco dimensiones de la experiencia del usuario: satisfacción, confianza, empatía, agilidad y eficiencia, e intención de recomendación. Se compararon los resultados obtenidos antes y después de la intervención para evaluar los cambios percibidos por los usuarios tras el uso del canal automatizado. Los resultados más relevantes mostraron incrementos considerables en todas las dimensiones evaluadas. La satisfacción general subió del 84% al 88%; la confianza se mantuvo elevada en un 80%; la agilidad y eficiencia pasó del 84% al 90%; y la disposición a recomendar el servicio aumentó del 46% al 80%, alcanzando a dos tercios de los usuarios. Además, se observó una reducción total en las respuestas negativas en la dimensión de confianza. Estos resultados reflejan una mejora significativa en la percepción del servicio automatizado y una alta aceptación por parte de los usuarios. La conclusión principal del estudio, sustentada por el análisis estadístico mediante la prueba t de Student (valor p = 0.0292 < 0.05), demuestra que la implementación de inteligencia artificial conversacional tiene un impacto positivo y estadísticamente significativo sobre la experiencia del usuario. Estos hallazgos refuerzan que el uso estratégico de tecnologías emergentes como los chatbots no solo mejora la calidad del servicio digital, sino que también fortalece la confianza, la fidelización y el posicionamiento de marca en entornos altamente competitivos como el comercio electrónico. |
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Se compararon los resultados obtenidos antes y después de la intervención para evaluar los cambios percibidos por los usuarios tras el uso del canal automatizado. Los resultados más relevantes mostraron incrementos considerables en todas las dimensiones evaluadas. La satisfacción general subió del 84% al 88%; la confianza se mantuvo elevada en un 80%; la agilidad y eficiencia pasó del 84% al 90%; y la disposición a recomendar el servicio aumentó del 46% al 80%, alcanzando a dos tercios de los usuarios. Además, se observó una reducción total en las respuestas negativas en la dimensión de confianza. Estos resultados reflejan una mejora significativa en la percepción del servicio automatizado y una alta aceptación por parte de los usuarios. La conclusión principal del estudio, sustentada por el análisis estadístico mediante la prueba t de Student (valor p = 0.0292 < 0.05), demuestra que la implementación de inteligencia artificial conversacional tiene un impacto positivo y estadísticamente significativo sobre la experiencia del usuario. Estos hallazgos refuerzan que el uso estratégico de tecnologías emergentes como los chatbots no solo mejora la calidad del servicio digital, sino que también fortalece la confianza, la fidelización y el posicionamiento de marca en entornos altamente competitivos como el comercio electrónico.application/pdfspaEscuela de Educación Superior CERTUSPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Repositorio Institucional - CERTUSInstituto CERTUSreponame:CERTUS - Institucionalinstname:Escuela de Educación Superior Privada Certusinstacron:CERTUSChatbotsDiseño de sistemas centrado en el usuarioComercio electrónicoSatisfacción del clienteExperiencia del usuariohttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04Optimización de la atención al cliente en el e-commerce mediante inteligencia artificial conversacional y su influencia en la experiencia del usuario de Mercado Libre, 2025info:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDU47359855https://orcid.org/0000-0003-1820-50237429336441301114Solórzano Rosales, Edwin MiguelMartínez del Río, Carlos ValentínPérez Sánchez, Ángel Jesúshttp://purl.org/pe-repo/renati/level#bachillerhttp://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacionDirección de EmpresasEscuela de Educación Superior CERTUSDirector de EmpresasORIGINALTrabajo de investigación_Giancarlo_Balvin.pdfTrabajo de investigación_Giancarlo_Balvin.pdfapplication/pdf1243288https://repositorio.certus.edu.pe/bitstream/20.500.14840/30/1/Trabajo%20de%20investigaci%c3%b3n_Giancarlo_Balvin.pdf37a06de3bbf64c42e18c80ce1dc00d5eMD51Autorización repositorio BALVIN OSORIO.rarAutorización repositorio BALVIN OSORIO.rarapplication/octet-stream172458https://repositorio.certus.edu.pe/bitstream/20.500.14840/30/3/Autorizaci%c3%b3n%20repositorio%20BALVIN%20OSORIO.rar1387e25242df9f274b2dbe3186d5e07eMD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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