El uso de la inteligencia de negocios con el Marketing Digital enfocada a Grupo Hermosillo en Mexicali Baja California

Abstract

Uno de los principales desafíos que enfrentan las empresas en la actualidad es comprender y superar los obstáculos que implica la incorporación de sistemas avanzados de análisis de datos en sus procesos estratégicos. Como señala el artículo académico de Luis Alberto Otake Oyama menciona que existen varias propuestas, pero no se especifica qué TI pueden ser utilizadas para apoyar la toma de decisiones. La Inteligencia de Negocios (BI) es un modelo que puede ser aplicado a instituciones de educación superior para mejorar la gestión de la calidad en ellas. En este trabajo se propone un modelo preliminar que implementa la sinergia de los modelos de BI y de TQM, tomando como punto clave la estrecha relación y las características similares que existen entre ellos. (Oyama, 2025) No obstante, independientemente del modelo adoptado, esta disciplina comparte múltiples puntos de conexión con los sistemas de gestión de relaciones con el cliente (CRM), especialmente en lo referente a la interpretación y gestión de información orientada a la toma de decisiones. El avance acelerado de las tecnologías digitales, junto con el desarrollo del machine Learning y la inteligencia artificial, ha transformado profundamente la manera en que las empresas pueden analizar su información y diseñar estrategias basadas en datos. Esta evolución ha dado lugar a la consolidación del Marketing Intelligence, una función que surge de la integración natural entre la Inteligencia de Negocios y departamentos de marketing. Sin embargo, este progreso también plantea preguntas críticas que las organizaciones deben evaluar: ¿cuentan los científicos de datos con las competencias suficientes para asumir este nuevo rol?, ¿están los profesionales del marketing preparados para manejar y comprender volúmenes masivos de información?, ¿existen procesos internos que permitan articular ambas áreas de manera efectiva? Estas interrogantes permiten reconocer que la transición hacia modelos basados en datos no depende únicamente de la disponibilidad tecnológica, sino también de la capacidad organizacional para adoptar, adaptar y operar herramientas que requieren nuevos conocimientos técnicos, nuevas metodologías y una cultura empresarial 7 orientada al análisis. Este contexto refleja la necesidad de que las empresas identifiquen claramente los retos que deben superar la formación, integración interdepartamental, gestión del cambio y adopción tecnológica para aprovechar plenamente los beneficios que ofrece la Inteligencia de Negocios aplicada al marketing. El tema adquiere relevancia debido a que las empresas dependen cada vez más del análisis de datos para optimizar sus estrategias de marketing y mejorar la toma de decisiones pueden mejorar mucho sus resultados. Por ejemplo, con dashboards se puede identificar rápidamente qué campañas funcionan mejor, qué clientes son más valiosos y dónde es mejor invertir el presupuesto. En un mercado tan competitivo, tomar decisiones basadas en datos puede marcar la diferencia entre el éxito y perder oportunidades. Este estudio aporta al conocimiento existente mostrando de manera práctica cómo la combinación de inteligencia de negocios y marketing, usando dashboards y análisis de datos, mejora la planificación y ejecución de estrategias. Además, ayuda a entender los beneficios reales de estas herramientas y da recomendaciones sobre cómo aplicarlas en empresas que aún no las usan.