Diseño de un modelo de personalización digital para mejorar la experiencia del consumidor

Abstract

Este estudio propone un Modelo de Personalización Digital Adaptativa (MPDA) para mejorar la experiencia del consumidor en plataformas de comercio electrónico latinoamericanas, integrando variables tecnológicas, percepciones subjetivas y contexto situacional. Con un diseño mixto secuencial explicativo (n = 850 consumidores digitales de 18 a 65 años en Latinoamérica, usuarios activos de plataformas como Mercado Libre o Amazon Latam), se evaluó empíricamente la relación entre la personalización digital percibida (M = 3,87, DE = 0,92) y la experiencia del consumidor (M = 3,79, DE = 0,95), controlando factores inhibitorios como privacidad (M = 3,58, DE = 1,05) y sobrecarga de información (M = 2,91, DE = 1,20). Los resultados revelan que la relevancia contextual (M = 4,12) y la coherencia entre canales (M = 3,45) son dimensiones críticas, mientras que la evidencia cualitativa destaca la importancia de la autenticidad percibida y la transparencia en el uso de datos como pilares para generar lealtad. El MPDA valida un marco metodológico mixto que combina análisis cuantitativos (ej. ecuaciones estructurales) con percepciones subjetivas, demostrando que la personalización efectiva requiere equilibrar precisión algorítmica con adaptabilidad contextual y confianza, superando enfoques estáticos. Las conclusiones subrayan que, en Latinoamérica, la experiencia digital exitosa depende no solo de tecnologías como inteligencia artificial (M = 3,68), sino de su capacidad para crear valor emocional y mitigar barreras cognitivas, ofreciendo recomendaciones prácticas para marcas que busquen diferenciarse en entornos competitivos.