Predicción de compra basada en estados emocionales y factores contextuales en retail físico usando machine learning - Franco Santacruz, Kleber Francisco (2025)
Este estudio examina el potencial del machine learning para predecir el comportamiento de compra en entornos de retail físico, integrando variables emocionales y factores contextuales. A través de una revisión bibliográfica de literatura académica reciente, se analizan modelos predictivos que trascienden las variables demográficas tradicionales e incorporan dimensiones afectivas como estados emocionales, y contextuales como la hora del día o la ubicación en tienda. Se reconoce que, aunque el comercio electrónico ha avanzado en el uso de tecnologías predictivas, el retail presencial aún enfrenta limitaciones en la recolección de datos significativos. El análisis revela tanto el valor estratégico de estos sistemas para optimizar la experiencia del consumidor como los dilemas éticos emergentes relacionados con la manipulación emocional y el uso intensivo de datos. Los hallazgos contribuyen a la comprensión del consumidor como un sujeto complejo y permiten sentar bases conceptuales para futuras investigaciones y prácticas en marketing sensorial y predictivo aplicado a espacios físicos.