Patrones de consumo y predicción con redes neuronales en comercio electrónico para un producto insignia: caso del Reino Unido
DOI:
https://doi.org/10.54167/tch.v19iEspecial.1988Palabras clave:
análisis de datos, comercio electrónico, pronóstico, redes neuronalesResumen
El comercio electrónico ha transformado la relación entre empresas y consumidores, generando grandes volúmenes de datos que requieren herramientas avanzadas para su análisis. Las Redes Neuronales Artificiales (ANN) son útiles para predecir tendencias y patrones de consumo en mercados dinámicos. El estudio se centra en el Reino Unido, líder europeo en comercio electrónico, para analizar el comportamiento del consumidor y el producto insignia más vendido: Popcorn Holder o Popcorn Bouquet. El objetivo fue predecir el precio del Popcorn Holder en el Reino Unido mediante una red neuronal artificial, identificando patrones de consumo y proporcionando información útil para la toma de decisiones en comercio electrónico. Se analizaron 536,350 registros de ventas globales, filtrando 1,352 datos correspondientes al producto y país seleccionados. Se realizó limpieza y análisis exploratorio de datos usando Python en Google Colab®, empleando librerías como pandas, numpy y tensorflow. Se construyó y entrenó una red neuronal secuencial con optimizador Adam, función de pérdida mean squared error y 3,000 épocas. Se evaluó la pérdida durante el entrenamiento y se compararon las predicciones con precios reales. El Reino Unido fue el mayor consumidor del producto, que también resultó el más vendido a nivel global. La ANN generó una ecuación lineal que capturó la tendencia general a la baja de los precios, aunque con fluctuaciones a corto plazo. La pérdida disminuyó rápidamente al inicio del entrenamiento y se estabilizó, indicando convergencia del modelo. El cliente número 14646 destacó por el mayor volumen de compras, dato relevante para estrategias de fidelización. Las redes neuronales demostraron ser herramientas efectivas para predecir precios en comercio electrónico y apoyar la gestión de inventarios y estrategias de mercado. Los resultados confirman la posición del Reino Unido como líder europeo en este sector y resaltan la utilidad del análisis basado en ANN para identificar patrones de consumo y oportunidades de negocio.
DOI: https://doi.org/10.54167/tch.v19iEspecial.1988
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Referencias
Abiodun, O. I., Jantan, A., Omolara, A. E., Dada, K. V., Mohamed, N. A., & Arshad, H. (2018). State-of-the-art in artificial neural network applications: A survey. Heliyon, 4(11): e00938. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2018.e00938
Basogain-Olabe, X (2008). REDES NEURONALES ARTIFICIALES Y SUS APLICACIONES. Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibersitatea. Curso 00147-06-1-02 del programa Comunicaciones, Electrónica y Control. https://ocw.ehu.eus/file.php/102/redes_neuro/Course_listing.html
Drew, S. (2003). Strategic Uses of E-Commerce by SMEs in the East of England. European Management Journal, 21(1), 79-88. https://doi.org/10.1016/S0263-2373(02)00148-2
Fedushko, S., Shevchuk, L., Poritska, A., Kravets, R., & Tymovchak-Maksymets, O. (2021). E-Commerce and E-Health Strategies and Implementation Activities in the United Kingdom: Review Study, 10-20. Digital Libraries. https://arxiv.org/abs/2108.08271v1. Cornell University. https://doi.org/10.48550/arXiv.2108.08271
Guijarro, P. [Pilar Guijarro García] (2019). Popcorn Holder-Big Idea [Vídeo]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=n6BUxQQ7y10
González García, J. (2020). Comercio electrónico en China y México: surgimiento, evolución y perspectivas. México y la Cuenca del Pacífico, 9(27), 53-84. https://doi.org/10.32870/mycp.v9i27.688
Grigorescu, A., Oprișan, O., Lincaru, C., & Pirciog, C. S. (2023). E-Banking Convergence and the Adopter’s Behavior Changing Across EU Countries. Sage Open, 13(4). https://doi.org/10.1177/21582440231220455
Haglin, J. M., Jimenez, G., & Eltorai, A. E. M. (2019). Artificial neural networks in medicine. Health and Technology, 9, 1 – 6. https://doi.org/10.1007/s12553-018-0244-4
Hall, M., & Grogan, S. (2017). Research considerations when investigating psychological factors and health-related issues in online contexts. In Bundon, A. (Ed.) Digital Qualitative Research in Sport and Physical Activity, pp. 93-106. Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315304557-7
Hilera, R., & Martínez, V. (1995). Redes neuronales artificiales Fundamentos, modelos y aplicaciones. Colección: Informática. RA-MA Editorial. https://www.researchgate.net/publication/44343683
Hood, N., Urquhart, R., Newing, A., & Heppenstall, A. (2020). Sociodemographic and spatial disaggregation of e-commerce channel use in the grocery market in Great Britain. Journal of Retailing and Consumer Services, 55, 102076. 10.1016/j.jretconser.2020.102076
ICEX España Exportación e Inversiones. (2023). Reino Unido: Resumen ejecutivo e-País 2023. https://www.icex.es/content/dam/icex/centros/reino-unido/documentos/2024/informe-e-pais-comercio-electronico-reino-unido-2024-resumen-ejecutivo.pdf
Jaradt, N. M. (2018). A critical analysis of e-commerce contracts with relevance to the UAE and the United Kingdom. International Journal of Law and Management, 60(2): 586-594. https://doi.org/10.1108/IJLMA-01-2017-0016
Kalogirou, S. A. (1999). Applications of artificial neural networks in energy systems. A review. Energy Conversion and Management, 40(10), 1073-1087. https://doi.org/10.1016/S0196-8904(99)00012-6
Kalogirou, S. (2000). Applications of artificial neural-networks for energy systems. Applied Energy, 67(1-2), 17-35. https://doi.org/10.1016/S0306-2619(00)00005-2
Kirby-Hawkins, E., Birkin, M., & Clarke, G. (2018). An investigation into the geography of corporate e-commerce sales in the UK grocery market. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 46(6), 1148 – 1164. https://doi.org/10.1177/2399808318755147
Kotler, P., & Keller, K. L. (2001). CAPÍTULO 17: Administración de líneas de producto, marcas y empaques. En: Dirección de Mercadotecnia, Análisis, Planeación, Implementación y Control 8a. Ed. Northwestern University. 84 pp. Pearson Education. https://es.scribd.com/doc/54545203/Direccion-de-Mercadotecnia-8a-Ed-Kotler
Koya, K., Venture Matrix Consultants, & Jones, D. (2021). A Path of Roses and Financial Literacy: Exploring the Usability of UK's Digital Banking Services to Improve Younger Adult Adoption. APIT’21: Proceedings of the 2021 3rd Asia Pacific Information Technology Conference. pp. 18-25. https://doi.org/10.1145/3449365.3449369
Kujawa, S., & Niedbała, G. (2021). Artificial Neural Networks in Agriculture. Agriculture, 11(6), 497. https://doi.org/10.3390/agriculture11060497
Larranaga, P., Inza, I., & Moujahid, A. (1997). Tema 8. redes neuronales. Redes Neuronales. Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. pp. 12, 17. Universidad del País Vasco–Euskal Herriko Unibertsitatea. http://www.sc.ehu.es/ccwbayes/docencia/mmcc/docs/t8neuronales.pdf
Li, Z., Liu, F., Yang, W., Peng, S., & Zhou, J. (2022). A Survey of Convolutional Neural Networks: Analysis, Applications, and Prospects. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 33(12), 6999-7019. https://doi.org/10.1109/TNNLS.2021.3084827
Liu, W., Wang, Z., Liu, X., Zeng, N., Liu, Y., & Alsaadi, F. E. (2017). A survey of deep neural network architectures and their applications. Neurocomputing, 234, 11-26. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.12.038
Lloyd, I. J. (2020). 22. International and European initiatives in e-commerce. In: Information Technology Law 9th Ed., pp. 393-406. Oxford: Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/he/9780198830559.003.0022
Malca, Ó. (2001). Comercio electrónico. Universidad del Pacífico. http://hdl.handle.net/11354/76
Menacho Chiok, C. H. (2014). Modelos de regresión lineal con redes neuronales. Anales Científicos, 75(2), 253-260. https://doi.org/10.21704/ac.v75i2.961
Méndez-Castillo, A. K., Contreras-López, E., Pérez-Flores, J. G., García-Curiel, L., Pérez-Escalante, E., Soto-Vega, K., Ángel-Jijón, C., & Cervantes-Elizarrarás, A. (2025). Improving kinetic model fitting for total titratable acidity in bananas using genetic algorithms. TECNOCIENCIA Chihuahua, 19 Special Issue, e1847. http://doi.org/10.54167/tch.v19iEspecial.1847
Ponzi, V., & Napoli, C. (2025). Graph Neural Networks: Architectures, Applications, and Future Directions. IEEE Access, 13, 62870-62891. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2025.3558752
Robayo-Botiva, D. M. (2020). El comercio electrónico: concepto, características e importancia en las organizaciones. Universidad Cooperativa de Colombia. Facultad de Ciencias Económicas, Administrativas y Contables, Administración de Empresas, Villavicencio. https://doi.org/10.16925/gclc.13
Rokicki, T. (2018). E-commerce market in Europe in B2C. Information System in Management, 7(2), 133-140. https://bw.sggw.edu.pl/info/article/WULSd0c9b81c58c54578b121ac123fc620a4/
Salas, R. (2004). Redes neuronales artificiales. Universidad de Valparaíso. Departamento de Computación, 1(1), 1-7. https://www.academia.edu/24633757/Redes_Neuronales_Artificiales
Tkáč, M., & Verner, R. (2016). Artificial neural networks in business: Two decades of research. Applied Soft Computing, 38, 788-804. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2015.09.040
Wu, L., Cui, P., Pei, J., Zhao, L., & Guo, X. (2022). Graph Neural Networks: Foundation, Frontiers and Applications. Proceedings of the 28th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. pp. 4840-4841. https://doi.org/10.1145/3534678.3542609
Wu, Z. (2024). The Rise of Digital Banking in the UK Financial Sector and Its Impact on Commercial Banks. Advances in Economics, Management and Political Sciences, 120, 179-184. https://doi.org/10.54254/2754-1169/120/20242553
Wu, Z., Pan, S., Chen, F., Long, G., Zhang, C., & Yu, P. (2019). A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 32(1), 4-24. https://doi.org/10.1109/TNNLS.2020.2978386
Xie, Y., Takikawa, T., Saito, S., Litany, O., Yan, S., Khan, N., Tombari, F., Tompkin, J., Sitzmann, V., & Sridhar, S. (2022). Neural Fields in Visual Computing and Beyond. Computer Graphics Forum, 41(2), 641-676. https://doi.org/10.1111/cgf.14505
Yamazaki, K., Vo-Ho, V., Bulsara, D., & Le, N. (2022). Spiking Neural Networks and Their Applications: A Review. Brain Sciences, 12(7), 863. https://doi.org/10.3390/brainsci12070863
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