Análisis de patrones secuenciales en comportamiento de navegación web y personalización
Palabras clave:
análisis secuencial, comportamiento de navegación, personalización digital, minería de datos, inteligencia artificialResumen
En el contexto de la transformación digital, el comportamiento de navegación web presenta alta complejidad debido al volumen de datos generados, lo que limita la eficacia de los sistemas de personalización. El objetivo fue analizar los patrones secuenciales de navegación y su incidencia en la personalización digital. Se empleó un enfoque cuantitativo explicativo con diseño no experimental y corte transversal, utilizando datos de organismos oficiales y registros de navegación, procesados mediante minería de datos, Modelado de Ecuaciones Estructurales y Análisis de Clases Latentes. Los resultados evidenciaron la existencia de secuencias recurrentes de navegación, predominando rutas de exploración sin conversión, así como una relación fuerte entre patrones secuenciales y personalización. Además, se identificaron tres perfiles de usuarios diferenciados y se determinó que la personalización incrementa significativamente la probabilidad de conversión en entornos digitales. Estos hallazgos demuestran que el análisis secuencial permite optimizar la experiencia del usuario y mejorar la eficiencia de las plataformas digitales, aunque plantea desafíos en la gestión y uso de datos.
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