Estrategias de marketing digital basadas en IA para la captación de estudiantes en el programa ATI de un Instituto Público de Chiclayo, 2025

• Autor: Villar Gonzales, Ronald Javier
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/12845
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/12845
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia artificial; Marketing digital; Tecnología educativa; Automatización; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04

La presente investigación permitió identificar estrategias de marketing digital basadas en inteligencia artificial (IA) que contribuirían a mejorar la captación de estudiantes en el programa ATI de un instituto público de Chiclayo, Perú. Metodológicamente, se adoptó un enfoque cuantitativo con nivel descriptivo propositivo, bajo un método mixto y tipo aplicado. Para recopilar datos, se utilizó una encuesta aplicada a una muestra de 190 personas, tomadas de una población total de 373 actores clave del ecosistema educativo: estudiantes, postulantes, padres, docentes y personal administrativo. El instrumento fue un cuestionario validado por cinco expertos en la materia. En una primera fase, se identificaron las estrategias de marketing digital actualmente en uso, caracterizadas por un bajo aprovechamiento de herramientas automatizadas y escasa personalización en la comunicación. Luego, el análisis estadístico mostró que los sistemas de recomendación personalizados fueron calificados como la estrategia más efectiva (67,3 %), seguidos por chatbots inteligentes (63,8 %) y la segmentación predictiva (61,2 %). Las dimensiones evaluadas; oportunidad de la información, accesibilidad y personalización obtuvieron promedios superiores a 4.0 sobre 5, lo cual reflejó una percepción general favorable. No obstante, se encontraron diferencias notables entre los grupos, especialmente entre administrativos y estudiantes, lo que ayudó a detectar áreas críticas del proceso actual. El diagnóstico institucional reveló una digitalización incompleta y dispersa, con un alto índice de abandono del 71.2 % en la etapa inicial de solicitud de información. Frente a ello, se plantea un modelo integrado de captación basado en IA, orientado a automatizar la interacción, personalizar contenidos y optimizar el embudo de conversión. Esta propuesta es viable incluso en entornos con recursos limitados y se alinea con los Objetivos de Desarrollo Sostenible 4, 9, 10 y 12, enfocados en equidad, innovación y eficiencia educativa.