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2.2 Desarrollo

Se desarrollaron modelos conceptuales para
personalización, basados en segmentación de usuarios
mediante clustering k-means y redes neuronales para
recomendaciones. En mercados emergentes, se
evaluaron barreras como alfabetización digital
mediante encuestas simuladas y datos secundarios. Se
incorporaron variables como acceso a internet (medido
en penetración por país) y habilidades digitales
(basadas en índices de la ONU).

El desarrollo incluyó simulación de escenarios: por
ejemplo, un modelo predictivo para optimizar
inventarios usando regresión lineal, ajustado para
desigualdades regionales. Se analizaron desafíos como
datos sesgados que perpetúan desigualdades género o
étnicas en recomendaciones.

2.3 Aplicación Figura 2: análisis Avanzado en Plataformas Digitales

Aplicado a casos prácticos, como el uso de Big Data La fig. 2 representa un dashboard avanzado con
en recomendaciones de productos en Amazon, herramientas de análisis, incluyendo visualizaciones
mejorando tasas de conversión hasta un 30%. En interactivas de datos como heatmaps de navegación,
Shopify, la personalización ha permitido a PYMES curvas de retención y predicciones de tendencias para
aumentar ventas en 25% mediante análisis de optimizar estrategias de personalización.
comportamiento. Para mercados emergentes, se aplicó
a plataformas como Jumia en África, donde Big Data En la Tabla 1 a continuación se muestra el detalle de
mitiga brechas, pero enfrenta limitaciones de los principales beneficios con datos cuantitativos, lo
infraestructura. En la que facilita la comprensión de cómo Big Data impulsa
la eficiencia operativa.

Tabla 1: Beneficios de Big Data en eCommerce.
Beneficio Descripción Ejemplo Impact
o
Cuanti
tativo

Personalizació Análisis de Amazon +35%
n datos para Prime en
recomendacio ventas
nes

Optimización Predicción de Shopify -20%
Figura 1: Dashboard de Big Data en eCommerce de Inventarios demanda en
costos
La Fig. 1 es un ejemplo de un panel de control típico
en plataformas de eCommerce, que visualiza datos en Segmentación Grupos Mercado Libre+
tiempo real como gráficos de ventas, patrones de de Audiencia específicos por Libre 25%
comportamiento de usuarios y métricas de rendimiento comportamien retenci
para facilitar la toma de decisiones basadas en Big to ón
Data.
Análisis Pronósticos de Alibaba +40%
Predictivo tendencias eficienc
ia

2.4 Validación de Modelos
Para validar el desempeño del modelo, se aplicaron
diferentes métricas y pruebas orientadas a medir su
exactitud, confiabilidad y capacidad de generalización.
En primer lugar, se evaluó la precisión en las
recomendaciones mediante el uso de indicadores como
recall y precision, los cuales

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