Automatización y análisis de datos para la optimización dinámica de buyer personas en entornos digitales emergentes

Abstract

La presente investigación aborda la transformación crítica en la creación y optimización de los Buyer Personas mediante la automatización y el análisis de datos masivos (Big Data), superando las limitaciones de los métodos tradicionales estáticos y basados en la intuición. El objetivo principal es analizar cómo la integración de herramientas como CRM (Customer Relationship Management), analítica web e Inteligencia Artificial facilita una segmentación dinámica que mejora significativamente el retorno de inversión (ROI) y la fidelización en estrategias de Inbound Marketing. La metodología empleada combina una revisión sistemática de literatura fundamentada en bases teóricas recientes (2019-2024) con un estudio empírico cuantitativo de diseño transversal, aplicado a una muestra de 99 propietarios de negocios y emprendedores en sectores clave (alimentación, moda, servicios) de la ciudad de Guayaquil. Los resultados evidencian un cambio de paradigma en el comportamiento del consumidor: el 72% prioriza la calidad sobre el precio, desafiando las estrategias de bajo costo, y un 61% manifiesta un comportamiento de compra recurrente, lo que subraya la necesidad de estrategias de retención automatizadas. Asimismo, se identificó una "paradoja omnicanal" donde el descubrimiento de marca es eminentemente digital (66% vía redes sociales), pero la preferencia transaccional sigue siendo física (50%) o híbrida. Se concluye que, en un entorno digital saturado, la adopción de tecnologías de Machine Learning para la personalización no es opcional, sino un imperativo para construir perfiles de consumidor éticamente responsables, precisos y libres de estereotipos, permitiendo a las empresas transitar de la especulación a la certeza operativa.