IMPACTO DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL EN LA EXPERIENCIA DEL
CLIENTE EN EL
E-COMMERCE DE MODA
IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE ON
CUSTOMER EXPERIENCE IN FASHION E-COMMERCE
Joselyn Karelys Campoverde Ramón
Universidad Técnica de Machala, Ecuador
William Stalin Aguilar Gálvez
Universidad Técnica de Machala, Ecuador
Melani del Pilar Tacuri Palacios
Universidad Técnica de Machala, Ecuador
pág. 1014
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i6.21093
Impacto de la Inteligencia Artificial en la Experiencia del Cliente en el
E-commerce de Moda
Joselyn Karelys Campoverde Ramón1
jcampover13@utmachala.edu.ec
https://orcid.org/0009-0003-3693-6548
Universidad Técnica de Machala, Ecuador
Melani del Pilar Tacuri Palacios
mtacuri4@utmachala.edu.ec
https://orcid.org/0009-0003-6372-9632
Universidad Técnica de Machala, Ecuador
William Stalin Aguilar Gálvez
saguilarg@utmachala.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-3844-469X
Universidad Técnica de Machala , Ecuador
RESUMEN
Este estudio explora el impacto de la inteligencia artificial en la experiencia del cliente dentro del e-
commerce de moda en la ciudad de Machala, basándose en las variables utilidad percibida, satisfacción
del cliente y experiencia del cliente. A través de un enfoque cuantitativo correlacional, con el método
estadístico PLS-SEM (Partial Least Squares- Structural Equation Modeling), empleando encuestas en
línea a personas de 18 a 45 años que hacen compras en plataforma digitales en el sector de la moda. Los
resultados demostraron que la inteligencia artificial influye positivamente en la experiencia del cliente,
aprobando las hipótesis propuestas acerca de las relaciones entre las variables. La inteligencia artificial
se refuerza como una herramienta fundamental que incrementa la efectividad y la satisfacción mientras
se lleva a cabo la compra online, reforzando la experiencia del cliente y la relación con las marcas
digitales
Palabras clave: inteligencia artificial, e-commerce, experiencia del cliente
1 Autor principal
Correspondencia: jcampover13@utmachala.edu.ec
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i6.21093
Impacto de la Inteligencia Artificial en la Experiencia del Cliente en el
E-commerce de Moda
Joselyn Karelys Campoverde Ramón1
jcampover13@utmachala.edu.ec
https://orcid.org/0009-0003-3693-6548
Universidad Técnica de Machala, Ecuador
Melani del Pilar Tacuri Palacios
mtacuri4@utmachala.edu.ec
https://orcid.org/0009-0003-6372-9632
Universidad Técnica de Machala, Ecuador
William Stalin Aguilar Gálvez
saguilarg@utmachala.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-3844-469X
Universidad Técnica de Machala , Ecuador
RESUMEN
Este estudio explora el impacto de la inteligencia artificial en la experiencia del cliente dentro del e-
commerce de moda en la ciudad de Machala, basándose en las variables utilidad percibida, satisfacción
del cliente y experiencia del cliente. A través de un enfoque cuantitativo correlacional, con el método
estadístico PLS-SEM (Partial Least Squares- Structural Equation Modeling), empleando encuestas en
línea a personas de 18 a 45 años que hacen compras en plataforma digitales en el sector de la moda. Los
resultados demostraron que la inteligencia artificial influye positivamente en la experiencia del cliente,
aprobando las hipótesis propuestas acerca de las relaciones entre las variables. La inteligencia artificial
se refuerza como una herramienta fundamental que incrementa la efectividad y la satisfacción mientras
se lleva a cabo la compra online, reforzando la experiencia del cliente y la relación con las marcas
digitales
Palabras clave: inteligencia artificial, e-commerce, experiencia del cliente
1 Autor principal
Correspondencia: jcampover13@utmachala.edu.ec
pág. 1015
Impact of Artificial Intelligence on Customer Experience in Fashion
E-commerce
ABSTRACT
This study explores the impact of artificial intelligence on customer experience within fashion e-
commerce in the city of Machala, based on the variables perceived usefulness, customer satisfaction,
and customer experience. A correlational quantitative approach was used, using the PLS-SEM (Partial
Least Squares-Structural Equation Modeling) statistical method, employing online surveys of people
aged 18 to 45 who make purchases on digital platforms in the fashion sector. The results demonstrated
that artificial intelligence positively influences customer experience, supporting the proposed
hypotheses about the relationships between variables. Artificial intelligence is reinforced as a
fundamental tool that increases effectiveness, and satisfaction during the online shopping process,
strengthening the customer experience, and the relationship with digital brands
Keywords: artificial intelligence, e-commerce, customer experience
Artículo recibido 15 octubre 2025
Aceptado para publicación: 19 noviembre 2025
Impact of Artificial Intelligence on Customer Experience in Fashion
E-commerce
ABSTRACT
This study explores the impact of artificial intelligence on customer experience within fashion e-
commerce in the city of Machala, based on the variables perceived usefulness, customer satisfaction,
and customer experience. A correlational quantitative approach was used, using the PLS-SEM (Partial
Least Squares-Structural Equation Modeling) statistical method, employing online surveys of people
aged 18 to 45 who make purchases on digital platforms in the fashion sector. The results demonstrated
that artificial intelligence positively influences customer experience, supporting the proposed
hypotheses about the relationships between variables. Artificial intelligence is reinforced as a
fundamental tool that increases effectiveness, and satisfaction during the online shopping process,
strengthening the customer experience, and the relationship with digital brands
Keywords: artificial intelligence, e-commerce, customer experience
Artículo recibido 15 octubre 2025
Aceptado para publicación: 19 noviembre 2025
pág. 1016
INTRODUCCIÓN
En los últimos tiempos, el e-commerce se ha transformado en la principal forma mediante la cual los
clientes interactúan con las marcas. Este fenómeno ha generado cambios significativos en la manera de
consumir, especialmente en sectores como la moda, donde las preferencias de los usuarios varían
constantemente y la velocidad de adaptación resulta crucial para la competitividad de las empresas
(Gallardo, 2023; Núñez, 2025). En este contexto, la inteligencia artificial (IA) ha surgido como una de
las tecnologías más relevantes en la evolución del comercio electrónico. Su implementación permite a
las empresas recopilar, analizar y aplicar información en tiempo real, personalizando la experiencia del
usuario, optimizando procesos internos y anticipando las necesidades del cliente, aspectos que influyen
directamente en la creación de vínculos duraderos entre la marca y los consumidores (Pantano & Pizzi,
2020). La experiencia del cliente ha adquirido un papel central en el ámbito digital, ya que contribuye
a establecer ventajas competitivas sostenibles y fortalecer la fidelización. Dentro de esta experiencia,
variables como la confianza, la utilidad percibida y la satisfacción son fundamentales. La confianza se
refiere a la percepción de seguridad y fiabilidad de la plataforma y de la marca, la utilidad percibida
alude a la eficacia de los servicios ofrecidos a través de la IA y la satisfacción representa la respuesta
emocional que surge de la interacción global con la plataforma y los productos (García et al., 2021;
Setia Tarigan et al., 2020; Acosta, 2025). Estas variables no solo influyen en la decisión de compra, sino
también en la probabilidad de que el consumidor repita la experiencia, interactúe con la marca y
recomiende sus productos a otros usuarios.En Machala, una cuidad en desarrollo con una poblacion
joven, el e-commerce de moda está experimentando un crecimiento constante. La adopción de
herramientas impulsadas por IA, como asistentes digitales, chatbots, sistemas de recomendaciones
personalizadas y análisis predictivo, representa una oportunidad para enriquecer la experiencia de
compra y generar ventajas competitivas en el mercado local (Valdiviezo et al., 2023; Paucar et al., 2025).
El problema que motiva este estudio radica en la falta de comprensión sobre cómo la inteligencia
artificial influye en la experiencia del cliente dentro del e-commerce de moda en Machala,
particularmente considerando las variables de confianza, utilidad percibida y satisfacción.
INTRODUCCIÓN
En los últimos tiempos, el e-commerce se ha transformado en la principal forma mediante la cual los
clientes interactúan con las marcas. Este fenómeno ha generado cambios significativos en la manera de
consumir, especialmente en sectores como la moda, donde las preferencias de los usuarios varían
constantemente y la velocidad de adaptación resulta crucial para la competitividad de las empresas
(Gallardo, 2023; Núñez, 2025). En este contexto, la inteligencia artificial (IA) ha surgido como una de
las tecnologías más relevantes en la evolución del comercio electrónico. Su implementación permite a
las empresas recopilar, analizar y aplicar información en tiempo real, personalizando la experiencia del
usuario, optimizando procesos internos y anticipando las necesidades del cliente, aspectos que influyen
directamente en la creación de vínculos duraderos entre la marca y los consumidores (Pantano & Pizzi,
2020). La experiencia del cliente ha adquirido un papel central en el ámbito digital, ya que contribuye
a establecer ventajas competitivas sostenibles y fortalecer la fidelización. Dentro de esta experiencia,
variables como la confianza, la utilidad percibida y la satisfacción son fundamentales. La confianza se
refiere a la percepción de seguridad y fiabilidad de la plataforma y de la marca, la utilidad percibida
alude a la eficacia de los servicios ofrecidos a través de la IA y la satisfacción representa la respuesta
emocional que surge de la interacción global con la plataforma y los productos (García et al., 2021;
Setia Tarigan et al., 2020; Acosta, 2025). Estas variables no solo influyen en la decisión de compra, sino
también en la probabilidad de que el consumidor repita la experiencia, interactúe con la marca y
recomiende sus productos a otros usuarios.En Machala, una cuidad en desarrollo con una poblacion
joven, el e-commerce de moda está experimentando un crecimiento constante. La adopción de
herramientas impulsadas por IA, como asistentes digitales, chatbots, sistemas de recomendaciones
personalizadas y análisis predictivo, representa una oportunidad para enriquecer la experiencia de
compra y generar ventajas competitivas en el mercado local (Valdiviezo et al., 2023; Paucar et al., 2025).
El problema que motiva este estudio radica en la falta de comprensión sobre cómo la inteligencia
artificial influye en la experiencia del cliente dentro del e-commerce de moda en Machala,
particularmente considerando las variables de confianza, utilidad percibida y satisfacción.
pág. 1017
Esta falta de conocimiento limita la capacidad de las empresas locales para optimizar la experiencia de
compra, generar fidelización y diseñar estrategias de negocio centradas en el cliente (Pantano & Pizzi,
2020; Valdiviezo et al., 2023).
Diversos estudios han demostrado que la inteligencia artificial puede aumentar la confianza del cliente
al proporcionar una experiencia más personalizada y eficiente, reduciendo la incertidumbre en la toma
de decisiones de compra (Pantano & Pizzi, 2020). Asimismo, la utilidad percibida influye en la
disposición del consumidor a interactuar con la plataforma, ya que si perciben que la IA facilita el
proceso de compra y ofrece beneficios concretos, es más probable que continúen activos en la
plataforma (García et al., 2021; Soares et al., 2022). De manera similar, la satisfacción del cliente surge
como un factor decisivo para evaluar el éxito de la integración tecnológica en el comercio electrónico,
reflejando la efectividad de los procesos y la capacidad de la empresa para cumplir o superar las
expectativas del usuario (Carpio et al., 2025; Soria Casado, 2024).
Utilidad percibida
La utilidad percibida se entiende como la apreciación del cliente al utilizar tecnología durante el proceso
de compra le concede tener mejores resultados, ya que facilita el acceso a la información y ahorra
tiempo a diferencia de otros métodos. (Soares et al.,2022).
García et al, (2021) afirma que la utilidad percibida manifiesta el beneficio que un cliente desea adquirir
al usar estas tecnologías. En el e-commerce de moda, la incorporación de estas tecnologías de
inteligencia artificial puede incrementar la percepción de esta utilidad al prometer recomendaciones
personalizadas, mejorar el proceso de compra y la atención automatizada.
Tanto la utilidad percibida como la facilidad de uso generan un impacto positivo y significativo en la
satisfacción del consumidor (Carpio et al. 2025). Esto implica que, los usuarios captan que una
herramienta fomentada por la inteligencia artificial en el e-commerce les parece más fácil de utilizar y
les resulta útil haciendo que su nivel de satisfacción aumente.
Satisfacción del cliente
Según Setia Tarigan et al. (2020), la satisfacción del cliente se puede comprender como la respuesta de
lo que se espera recibir y la productividad que percibe de un producto o servicio. Se crea cuando el
producto o servicio se ajusta o supera las expectativas que tenía el cliente.
Esta falta de conocimiento limita la capacidad de las empresas locales para optimizar la experiencia de
compra, generar fidelización y diseñar estrategias de negocio centradas en el cliente (Pantano & Pizzi,
2020; Valdiviezo et al., 2023).
Diversos estudios han demostrado que la inteligencia artificial puede aumentar la confianza del cliente
al proporcionar una experiencia más personalizada y eficiente, reduciendo la incertidumbre en la toma
de decisiones de compra (Pantano & Pizzi, 2020). Asimismo, la utilidad percibida influye en la
disposición del consumidor a interactuar con la plataforma, ya que si perciben que la IA facilita el
proceso de compra y ofrece beneficios concretos, es más probable que continúen activos en la
plataforma (García et al., 2021; Soares et al., 2022). De manera similar, la satisfacción del cliente surge
como un factor decisivo para evaluar el éxito de la integración tecnológica en el comercio electrónico,
reflejando la efectividad de los procesos y la capacidad de la empresa para cumplir o superar las
expectativas del usuario (Carpio et al., 2025; Soria Casado, 2024).
Utilidad percibida
La utilidad percibida se entiende como la apreciación del cliente al utilizar tecnología durante el proceso
de compra le concede tener mejores resultados, ya que facilita el acceso a la información y ahorra
tiempo a diferencia de otros métodos. (Soares et al.,2022).
García et al, (2021) afirma que la utilidad percibida manifiesta el beneficio que un cliente desea adquirir
al usar estas tecnologías. En el e-commerce de moda, la incorporación de estas tecnologías de
inteligencia artificial puede incrementar la percepción de esta utilidad al prometer recomendaciones
personalizadas, mejorar el proceso de compra y la atención automatizada.
Tanto la utilidad percibida como la facilidad de uso generan un impacto positivo y significativo en la
satisfacción del consumidor (Carpio et al. 2025). Esto implica que, los usuarios captan que una
herramienta fomentada por la inteligencia artificial en el e-commerce les parece más fácil de utilizar y
les resulta útil haciendo que su nivel de satisfacción aumente.
Satisfacción del cliente
Según Setia Tarigan et al. (2020), la satisfacción del cliente se puede comprender como la respuesta de
lo que se espera recibir y la productividad que percibe de un producto o servicio. Se crea cuando el
producto o servicio se ajusta o supera las expectativas que tenía el cliente.
pág. 1018
La satisfacción del cliente se puede comprender como el resultado de la experiencia que tiene el cliente
al relacionarse con un producto o servicio a medida que esta experiencia cumple o supera sus
expectativas (Acosta, 2025). Esta satisfacción está respaldada por los factores como el valor percibido,
la rapidez de la atención, la atención personalizada.
Así mismo, según Soria Casado (2024), la interacción con los asistentes virtuales puede influir en la
satisfacción de los clientes durante la compra. Para la mayoría de los clientes contar con esos asistentes
les resulta importante, ya que les permite resolver dudas de una manera más eficaz. Aunque no todos
los clientes piensan de la misma manera, hay algunos que se sienten incómodos a la hora de comunicarse
con los asistentes virtuales. Han identificado que en general, los clientes confían en las respuestas
proporcionadas por los chatbots, lo que resulta algo positivo a su experiencia a la hora de realizar la
compra.
Confianza
Según Ramos et al. (2021), para que el e-commerce se fortalezca, es esencial que las empresas creen
confianza con los clientes. Los clientes estiman exclusivamente la seguridad del sitio web y la
reputación de la marca, considerado elemento clave en su decisión de compra. Además, estos autores
destacan que la confianza no depende solo de la comunicación, sino del cumplimiento de acciones
simples como aceptar pedidos o enviar mensajes, hasta un seguimiento postventa dispuesto a resolver
inconvenientes, lo que influye en la experiencia del cliente.
En el contexto del e-commerce, la interacción con asistentes virtuales se ha transformado en un
elemento fundamental para reforzar la confianza del consumidor. Estos sistemas generan seguridad en
los clientes a la hora que brindan respuestas claras durante el proceso de compra, lo que resulta una
satisfacción. La información que ofrecen estos asistentes virtuales refuerza la confianza y mejora la
experiencia de compra. (Soria Casado, 2024).
Experiencia del cliente
Según Sánchez et al., (2025), la experiencia del cliente en el e-commerce de moda va mucho más allá
de una simple compra realizada. Los autores destacan que la experiencia del cliente depende no solo de
la calidad del producto o de la facilidad para comprar, sino que también está influida por factores clave
como la atención al cliente, la eficiencia en la entrega y el manejo del servicio postventa, ya que se trata
La satisfacción del cliente se puede comprender como el resultado de la experiencia que tiene el cliente
al relacionarse con un producto o servicio a medida que esta experiencia cumple o supera sus
expectativas (Acosta, 2025). Esta satisfacción está respaldada por los factores como el valor percibido,
la rapidez de la atención, la atención personalizada.
Así mismo, según Soria Casado (2024), la interacción con los asistentes virtuales puede influir en la
satisfacción de los clientes durante la compra. Para la mayoría de los clientes contar con esos asistentes
les resulta importante, ya que les permite resolver dudas de una manera más eficaz. Aunque no todos
los clientes piensan de la misma manera, hay algunos que se sienten incómodos a la hora de comunicarse
con los asistentes virtuales. Han identificado que en general, los clientes confían en las respuestas
proporcionadas por los chatbots, lo que resulta algo positivo a su experiencia a la hora de realizar la
compra.
Confianza
Según Ramos et al. (2021), para que el e-commerce se fortalezca, es esencial que las empresas creen
confianza con los clientes. Los clientes estiman exclusivamente la seguridad del sitio web y la
reputación de la marca, considerado elemento clave en su decisión de compra. Además, estos autores
destacan que la confianza no depende solo de la comunicación, sino del cumplimiento de acciones
simples como aceptar pedidos o enviar mensajes, hasta un seguimiento postventa dispuesto a resolver
inconvenientes, lo que influye en la experiencia del cliente.
En el contexto del e-commerce, la interacción con asistentes virtuales se ha transformado en un
elemento fundamental para reforzar la confianza del consumidor. Estos sistemas generan seguridad en
los clientes a la hora que brindan respuestas claras durante el proceso de compra, lo que resulta una
satisfacción. La información que ofrecen estos asistentes virtuales refuerza la confianza y mejora la
experiencia de compra. (Soria Casado, 2024).
Experiencia del cliente
Según Sánchez et al., (2025), la experiencia del cliente en el e-commerce de moda va mucho más allá
de una simple compra realizada. Los autores destacan que la experiencia del cliente depende no solo de
la calidad del producto o de la facilidad para comprar, sino que también está influida por factores clave
como la atención al cliente, la eficiencia en la entrega y el manejo del servicio postventa, ya que se trata
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de ofrecer un soporte más adecuado durante el proceso, desde la navegación en la plataforma de compra
hasta la gestión de retornos, tiene un impacto significativo en la percepción de la marca como en las
probabilidades de fidelización.
En este contexto, la IA influye directamente en la experiencia del cliente en el e-commerce,
transformando así la manera en que los consumidores pueden interactuar con las plataformas de venta.
Las herramientas como los chatbots y los sistemas de recomendaciones personalizadas, facilitan una
atención más rápida y adaptable a las necesidades individuales, incrementando así la satisfacción y la
fidelidad del cliente. Además, la IA permite diseñar ofertas y promociones específicas que enriquecen
en el proceso de compra, haciendo así que sea mucho más atractivo y eficiente. (Paucar et al, 2025).
El objetivo principal de esta investigación es analizar el impacto de la inteligencia artificial en la
experiencia de los clientes en el e-commerce de moda dentro de Machala, evaluando las variables de
confianza, utilidad percibida y satisfacción. Este análisis permitirá identificar tanto los beneficios como
las limitaciones del uso de IA en la región y contribuir al desarrollo de modelos de negocio más
centrados en el cliente, que fomenten la fidelización y el crecimiento sostenible en el mercado digital
de la moda (Gallardo, 2023; Paucar et al., 2025).
Tomando en cuenta las variables establecidas, se plantean las siguientes hipótesis:
H1: La utilidad percibida influye positivamente en la satisfacción del cliente
H2: La utilidad percibida influye positivamente a la confianza
H3: La confianza tiene una relación positiva con la satisfacción del cliente
H4: La satisfacción de cliente tiene una relación significativa con la experiencia del cliente.
FIGURA 1
de ofrecer un soporte más adecuado durante el proceso, desde la navegación en la plataforma de compra
hasta la gestión de retornos, tiene un impacto significativo en la percepción de la marca como en las
probabilidades de fidelización.
En este contexto, la IA influye directamente en la experiencia del cliente en el e-commerce,
transformando así la manera en que los consumidores pueden interactuar con las plataformas de venta.
Las herramientas como los chatbots y los sistemas de recomendaciones personalizadas, facilitan una
atención más rápida y adaptable a las necesidades individuales, incrementando así la satisfacción y la
fidelidad del cliente. Además, la IA permite diseñar ofertas y promociones específicas que enriquecen
en el proceso de compra, haciendo así que sea mucho más atractivo y eficiente. (Paucar et al, 2025).
El objetivo principal de esta investigación es analizar el impacto de la inteligencia artificial en la
experiencia de los clientes en el e-commerce de moda dentro de Machala, evaluando las variables de
confianza, utilidad percibida y satisfacción. Este análisis permitirá identificar tanto los beneficios como
las limitaciones del uso de IA en la región y contribuir al desarrollo de modelos de negocio más
centrados en el cliente, que fomenten la fidelización y el crecimiento sostenible en el mercado digital
de la moda (Gallardo, 2023; Paucar et al., 2025).
Tomando en cuenta las variables establecidas, se plantean las siguientes hipótesis:
H1: La utilidad percibida influye positivamente en la satisfacción del cliente
H2: La utilidad percibida influye positivamente a la confianza
H3: La confianza tiene una relación positiva con la satisfacción del cliente
H4: La satisfacción de cliente tiene una relación significativa con la experiencia del cliente.
FIGURA 1
pág. 1020
METODOLOGÍA
El estudio tiene el propósito de analizar el impacto de la inteligencia artificial en la experiencia del
cliente dentro del e-commerce de moda en la ciudad de Machala. Para lograr el objetivo, se implementó
un enfoque cuantitativo de tipo correlacional, el que facilita a identificar las relaciones existentes entre
las variables planteadas, el diseño de esta investigación es no experimental. Se aplico el método PLS-
SEM (Partial Least Squares - Structural Equation Modeling), oportuno para comprobar las relaciones
entre constructos. Dicho método es adecuado para analizar el impacto de la inteligencia artificial en el
e-commerce.
La recopilación de datos se desarrolló mediante una encuesta virtual, estará compuesta por un
cuestionario orientado a consumidores que hayan comprado ropa en línea a marcas que utilicen
inteligencia artificial. En este cuestionario se considerará cuatro variables: Utilidad Percibida,
satisfacción del cliente, confianza y experiencia del cliente.
Para esta investigación se conformó a hombres y mujeres de 18 a 45 años que vivan en Machala, se
empleó un muestreo no probabilístico por conveniencia, teniendo en cuenta la accesibilidad a la hora
de elegir a los participantes seleccionando una muestra de 383 encuestados. Las respuestas serán
evaluadas aplicando la escala de Likert, donde 1 indica “totalmente desacuerdo y 5 “totalmente de
acuerdo”.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Figura 2 – Resultado del modelo estructural.
METODOLOGÍA
El estudio tiene el propósito de analizar el impacto de la inteligencia artificial en la experiencia del
cliente dentro del e-commerce de moda en la ciudad de Machala. Para lograr el objetivo, se implementó
un enfoque cuantitativo de tipo correlacional, el que facilita a identificar las relaciones existentes entre
las variables planteadas, el diseño de esta investigación es no experimental. Se aplico el método PLS-
SEM (Partial Least Squares - Structural Equation Modeling), oportuno para comprobar las relaciones
entre constructos. Dicho método es adecuado para analizar el impacto de la inteligencia artificial en el
e-commerce.
La recopilación de datos se desarrolló mediante una encuesta virtual, estará compuesta por un
cuestionario orientado a consumidores que hayan comprado ropa en línea a marcas que utilicen
inteligencia artificial. En este cuestionario se considerará cuatro variables: Utilidad Percibida,
satisfacción del cliente, confianza y experiencia del cliente.
Para esta investigación se conformó a hombres y mujeres de 18 a 45 años que vivan en Machala, se
empleó un muestreo no probabilístico por conveniencia, teniendo en cuenta la accesibilidad a la hora
de elegir a los participantes seleccionando una muestra de 383 encuestados. Las respuestas serán
evaluadas aplicando la escala de Likert, donde 1 indica “totalmente desacuerdo y 5 “totalmente de
acuerdo”.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Figura 2 – Resultado del modelo estructural.
pág. 1021
El modelo estructural confirma relaciones significativas entre los constructos, destacando que la utilidad
percibida influye en la satisfacción y la confianza, mientras que la satisfacción impacta
significativamnete en la experiencia del cliente. El uso de constructos con un solo indicador se justifica
porque representan conceptos unidimensionales y globales. De acuerdo con Fuchs y Diamantopoulos
(2009), un ítem único puede ser válido cuando el contenido del constructo está claramente definido.
Además, Drolet yMorrison (2001) sostienen que los modelos PLS-SEM pueden mantenerse válidos
bajo estas condiciones.
Tabla 1. reliability and validity of constructs
La tabla 1, muestra el análisis de fiabilidad y validez, todos los valores basados en el alfa de Cronbach
indica los siguientes resultados, Satisfacción del cliente 0.724, Utilidad percibida 0.823 superan los
valores recomendados que es de 0.7 lo cual demuestra una adecuada consistencia de las escalas
utilizadas, de igual manera la varianza extraída media (AVE) son superiores a 0.50 cumpliendo así el
criterio de validez, los resultados dados evidencian que los constructos presentan fiabilidad y validez
aceptable, garantizando así la calidad del modelo
Tabla 2 validez discriminante matriz html
La tabla 2, el análisis de validez discriminante (HTMT) muestra los valores entre 0.520 y 0.823 son
todos por debajo del umbral de 0.85, UP Y SC es la relación más alta entre todas las variables, las demás
se encuentran dentro del margen aceptable, en lo cual se determinó que el constructo es válido.
VARIABLE Cronbach`s Alpha Rho_a Average variance
extracted (AVE)
SC 0.724 0.726 0.644
UP 0.823 0.824 0.586
Variable CF EC SC UP
CF
EC 0.520
SC 0.632 0.749
UP 0.541 0.564 0.823
El modelo estructural confirma relaciones significativas entre los constructos, destacando que la utilidad
percibida influye en la satisfacción y la confianza, mientras que la satisfacción impacta
significativamnete en la experiencia del cliente. El uso de constructos con un solo indicador se justifica
porque representan conceptos unidimensionales y globales. De acuerdo con Fuchs y Diamantopoulos
(2009), un ítem único puede ser válido cuando el contenido del constructo está claramente definido.
Además, Drolet yMorrison (2001) sostienen que los modelos PLS-SEM pueden mantenerse válidos
bajo estas condiciones.
Tabla 1. reliability and validity of constructs
La tabla 1, muestra el análisis de fiabilidad y validez, todos los valores basados en el alfa de Cronbach
indica los siguientes resultados, Satisfacción del cliente 0.724, Utilidad percibida 0.823 superan los
valores recomendados que es de 0.7 lo cual demuestra una adecuada consistencia de las escalas
utilizadas, de igual manera la varianza extraída media (AVE) son superiores a 0.50 cumpliendo así el
criterio de validez, los resultados dados evidencian que los constructos presentan fiabilidad y validez
aceptable, garantizando así la calidad del modelo
Tabla 2 validez discriminante matriz html
La tabla 2, el análisis de validez discriminante (HTMT) muestra los valores entre 0.520 y 0.823 son
todos por debajo del umbral de 0.85, UP Y SC es la relación más alta entre todas las variables, las demás
se encuentran dentro del margen aceptable, en lo cual se determinó que el constructo es válido.
VARIABLE Cronbach`s Alpha Rho_a Average variance
extracted (AVE)
SC 0.724 0.726 0.644
UP 0.823 0.824 0.586
Variable CF EC SC UP
CF
EC 0.520
SC 0.632 0.749
UP 0.541 0.564 0.823
pág. 1022
Tabla 3 validez discriminante
La tabla 3, demuestra la validez discrimínate de los constructos. Los resultados indican que la raíz
cuadrada del AVE de cada variable, ubicada en la diagonal principal (CF = 1.000, EC = 1.000, SC =
0.803, UP = 0.765), es mayor que las correlaciones con los demás constructos. Esto cumple el criteriode
Fornell-Larcker, evidenciando que cada variable mide un concepto independiente y distinto dentro del
modelo.
Tabla 4 discriminant validity- cross loadings
La tabla 5 demuestra que cada elemento evidencia que su propio constructo es mayor que los demás y
por ende no mantiene correlaciones elevadas entres si, lo que demuestra que se cumple el criterio de
discriminación según Cross Loadings.
Tabla 5 prueba de hipótesis
Relacion p-value Aceptada o rechazada
CF-SC 0.000 Aceptada
SC-EC 0.000 Aceptada
UP-CF 0.000 Aceptada
UP-SC 0.000 Aceptada
Variable CF EC SC UP
CF 1.000
EC 0.520 1.000
SC 0.537 0.637 0.803
UP 0.491 0.512 0.638 0.765
Variable CF EC SC UP
CF1 1.000 0.520 0.537 0.491
EC5 0.520 1.000 0.637 0.512
SC1 0.430 0.510 0.777 0.456
SC2 0.422 0.523 0.830 0.575
SC3 0.443 0.500 0.800 0.502
UP1 0.369 0.372 0.460 0.765
UP2 0.338 0.393 0.569 0.788
UP3 0.472 0.433 0.434 0.722
UP4 0.361 0.336 0.471 0.773
UP5 0.336 0.421 0.502 0.778
Tabla 3 validez discriminante
La tabla 3, demuestra la validez discrimínate de los constructos. Los resultados indican que la raíz
cuadrada del AVE de cada variable, ubicada en la diagonal principal (CF = 1.000, EC = 1.000, SC =
0.803, UP = 0.765), es mayor que las correlaciones con los demás constructos. Esto cumple el criteriode
Fornell-Larcker, evidenciando que cada variable mide un concepto independiente y distinto dentro del
modelo.
Tabla 4 discriminant validity- cross loadings
La tabla 5 demuestra que cada elemento evidencia que su propio constructo es mayor que los demás y
por ende no mantiene correlaciones elevadas entres si, lo que demuestra que se cumple el criterio de
discriminación según Cross Loadings.
Tabla 5 prueba de hipótesis
Relacion p-value Aceptada o rechazada
CF-SC 0.000 Aceptada
SC-EC 0.000 Aceptada
UP-CF 0.000 Aceptada
UP-SC 0.000 Aceptada
Variable CF EC SC UP
CF 1.000
EC 0.520 1.000
SC 0.537 0.637 0.803
UP 0.491 0.512 0.638 0.765
Variable CF EC SC UP
CF1 1.000 0.520 0.537 0.491
EC5 0.520 1.000 0.637 0.512
SC1 0.430 0.510 0.777 0.456
SC2 0.422 0.523 0.830 0.575
SC3 0.443 0.500 0.800 0.502
UP1 0.369 0.372 0.460 0.765
UP2 0.338 0.393 0.569 0.788
UP3 0.472 0.433 0.434 0.722
UP4 0.361 0.336 0.471 0.773
UP5 0.336 0.421 0.502 0.778
pág. 1023
En el análisis de la tabla 5 habla sobre la prueba de hipótesis, que se evidencia que fueron aceptadas,
los valores p son menores a 0.05. Así como la relación entre CF-SC que presento un valor de p
equivalente a 0.000 siendo aceptadas. De igual manera, las demás relaciones entre las variables, (SC-
EC p=0.000), (UP-CF p=0.000) y (UP-SC p=0.000), confirmando así la importancia de las relaciones
en el modelo propuesto.
Discusión
Los resultados de esta investigación demostraron que todas las hipótesis planteadas fueron aprobadas,
dado que las investigaciones realizadas reflejaron relaciones positivas y significativas entre el uso de la
inteligencia artificial y las variables claves como la utilidad percibida, la confianza del consumidor, la
satisfacción del cliente y la experiencia del cliente en el ámbito del e-commerce de moda.
Los resultados muestran que la hipotesis H1, establece que la utilidad percibida influye de manera
significativa en la satisfacción del cliente. Las investigaciones demostraron que la utilidad percibida
influye significativamnete en la satisfacción del cliente. Esto indica que cuando los consumidores
perciben que la IA les facilita la compra lo que aumenta la satisfacción. Este hallazgo coincide con
Carpio Motesinos et al. (2024) quienes evidenciaron que la utilidad percibida tiene un impacto positivo
en la satisfacción del cliente. Así mismo, en la H2 se confirma que la utilidad percibida influye
significativamente en la confianza del cliente en el e-commerce. Los consumidores creen útil la
interacción con las herramientas de la IA, como los asistentes virtuales, ya que ofrecen respuestas
confiables asegurado la confianza hacia la marca, lo cual coincide con lo planteado por Soria Casado
(2024), quien indica que la relación con los asistentes virtuales aumenta la confianza del consumidor al
dar la información clara y necesaria para resolver dudas en el proceso de compra online y así
fortaleciendo la credibilidad hacia las plataformas digitales.
Así mismo, en la hipotesis H3 se confirma que la confianza influye significativamente en la satisfacción
del cliente. Cuando los consumidores confían en la plataforma, perciben mayor seguridad y fiabilidad
durante su experiencia de compra, lo que se traduce en una mayor satisfacción. Esto coincide con lo
planteado por Muhammad Wattoo et al. (2025), quienes destacan que la confianza es un factor clave
para generar experiencias positivas en el entorno digital, fortaleciendo así la satisfacción del cliente y
la percepción favorable hacia las plataformas de comercio electrónico.
En el análisis de la tabla 5 habla sobre la prueba de hipótesis, que se evidencia que fueron aceptadas,
los valores p son menores a 0.05. Así como la relación entre CF-SC que presento un valor de p
equivalente a 0.000 siendo aceptadas. De igual manera, las demás relaciones entre las variables, (SC-
EC p=0.000), (UP-CF p=0.000) y (UP-SC p=0.000), confirmando así la importancia de las relaciones
en el modelo propuesto.
Discusión
Los resultados de esta investigación demostraron que todas las hipótesis planteadas fueron aprobadas,
dado que las investigaciones realizadas reflejaron relaciones positivas y significativas entre el uso de la
inteligencia artificial y las variables claves como la utilidad percibida, la confianza del consumidor, la
satisfacción del cliente y la experiencia del cliente en el ámbito del e-commerce de moda.
Los resultados muestran que la hipotesis H1, establece que la utilidad percibida influye de manera
significativa en la satisfacción del cliente. Las investigaciones demostraron que la utilidad percibida
influye significativamnete en la satisfacción del cliente. Esto indica que cuando los consumidores
perciben que la IA les facilita la compra lo que aumenta la satisfacción. Este hallazgo coincide con
Carpio Motesinos et al. (2024) quienes evidenciaron que la utilidad percibida tiene un impacto positivo
en la satisfacción del cliente. Así mismo, en la H2 se confirma que la utilidad percibida influye
significativamente en la confianza del cliente en el e-commerce. Los consumidores creen útil la
interacción con las herramientas de la IA, como los asistentes virtuales, ya que ofrecen respuestas
confiables asegurado la confianza hacia la marca, lo cual coincide con lo planteado por Soria Casado
(2024), quien indica que la relación con los asistentes virtuales aumenta la confianza del consumidor al
dar la información clara y necesaria para resolver dudas en el proceso de compra online y así
fortaleciendo la credibilidad hacia las plataformas digitales.
Así mismo, en la hipotesis H3 se confirma que la confianza influye significativamente en la satisfacción
del cliente. Cuando los consumidores confían en la plataforma, perciben mayor seguridad y fiabilidad
durante su experiencia de compra, lo que se traduce en una mayor satisfacción. Esto coincide con lo
planteado por Muhammad Wattoo et al. (2025), quienes destacan que la confianza es un factor clave
para generar experiencias positivas en el entorno digital, fortaleciendo así la satisfacción del cliente y
la percepción favorable hacia las plataformas de comercio electrónico.
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En la H4 establece que la satisfacción del cliente tiene una relación favorable con la experiencia
de cliente. En el momento en que los clientes se sienten satisfechos con el servicio, valoran la
experiencia de una manera más positiva, reforzando la conexión con la marca. De acuerdo con
El estudio realizado por (Neciosup Lumbre, Terrones Palacios, & Chávez Rivas, 2024) sobre la
satisfacción del cliente se conecta de forma significativa y directa con la experiencia del cliente,
respaldado así la hipótesis planteada en este estudio.
CONCLUSIONES
Los hallazgos demuestran que la inteligencia artificial (IA) se ha establecido como uno de los factores
claves en la formación de la experiencia del cliente en el e-commerce de moda en Machala. Los
resultados del modelo PLS-SEM demostraron conexiones importantes que son entre las variables
recopiladas, revelan que la variable de la utilidad percibida, satisfacción del cliente, la confianza y la
experiencia de; cliente son los aspectos interrelacionados que refuerzan los vínculos entre los
consumidores y las plataformas online, por lo tanto la inteligencia artificial (IA) no solo funciona como
una ayuda tecnológica, sino que también transforma la interacción comercial al poder fomentar la
experiencia más efectiva, segura y adaptada en cada uno de los consumidores.
Desde un enfoque más significativo, los resultados permiten concluir que las herramientas impulsadas
por la inteligencia artificial ayudan a fortalecer a la lealtad del cliente a través de un proceso
automatizado y más predictivo que aumenta el valor percibido y disminuye la duda en las decisiones de
compra. Este impacto es particularmente relevante en mercados, donde el e-commerce online aún está
en desarrollo y las tácticas digitales juegan un papel muy importante en la competitividad empresarial.
Finalmente, aunque la investigación ofrece evidencia empírica muy importante, aún hay aspectos que
necesitan un estudio más profundo, como la influencia de la identidad de marca y las variaciones en la
percepción de los consumidores según su edad o grado de familiaridad con la tecnología. Estas
mediciones presentan retos para futuras investigaciones que buscan poder ampliar la comprensión del
gran impacto real de la inteligencia artificial (IA) en la experiencia del cliente en el e-commerce de
moda.
En la H4 establece que la satisfacción del cliente tiene una relación favorable con la experiencia
de cliente. En el momento en que los clientes se sienten satisfechos con el servicio, valoran la
experiencia de una manera más positiva, reforzando la conexión con la marca. De acuerdo con
El estudio realizado por (Neciosup Lumbre, Terrones Palacios, & Chávez Rivas, 2024) sobre la
satisfacción del cliente se conecta de forma significativa y directa con la experiencia del cliente,
respaldado así la hipótesis planteada en este estudio.
CONCLUSIONES
Los hallazgos demuestran que la inteligencia artificial (IA) se ha establecido como uno de los factores
claves en la formación de la experiencia del cliente en el e-commerce de moda en Machala. Los
resultados del modelo PLS-SEM demostraron conexiones importantes que son entre las variables
recopiladas, revelan que la variable de la utilidad percibida, satisfacción del cliente, la confianza y la
experiencia de; cliente son los aspectos interrelacionados que refuerzan los vínculos entre los
consumidores y las plataformas online, por lo tanto la inteligencia artificial (IA) no solo funciona como
una ayuda tecnológica, sino que también transforma la interacción comercial al poder fomentar la
experiencia más efectiva, segura y adaptada en cada uno de los consumidores.
Desde un enfoque más significativo, los resultados permiten concluir que las herramientas impulsadas
por la inteligencia artificial ayudan a fortalecer a la lealtad del cliente a través de un proceso
automatizado y más predictivo que aumenta el valor percibido y disminuye la duda en las decisiones de
compra. Este impacto es particularmente relevante en mercados, donde el e-commerce online aún está
en desarrollo y las tácticas digitales juegan un papel muy importante en la competitividad empresarial.
Finalmente, aunque la investigación ofrece evidencia empírica muy importante, aún hay aspectos que
necesitan un estudio más profundo, como la influencia de la identidad de marca y las variaciones en la
percepción de los consumidores según su edad o grado de familiaridad con la tecnología. Estas
mediciones presentan retos para futuras investigaciones que buscan poder ampliar la comprensión del
gran impacto real de la inteligencia artificial (IA) en la experiencia del cliente en el e-commerce de
moda.
pág. 1025
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Acosta Vázquez, J. A. Propuesta de mejora de la calidad de servicio para la satisfacción del cliente en
la pequeña empresa centro de acondicionamiento físico Iron WorksGyM, distrito de Punchana,
Loreto, 2025. https://repositorio.uladech.edu.pe/handle/20.500.13032/41099
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intención de continuidad satisfechos con las carteras digitales Yape y Plin en los bodegueros de
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en empresas minoristas. http://hdl.handle.net/2183/34453
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y Satisfacción del Cliente en el Sector Inmobiliario. Ciencia Latina Revista Científica
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commerce impulsado por inteligencia artificial. Gestión Et Producto. Revista Electrónica De
Ciencias Gerenciales, 7(2), 171-191. https://doi.org/10.35381/gep.v7i2.311
Ramos Carrasco, A. M., & Altamirano Morra, P. (2021). La confianza del consumidor y el comercio
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Rubab Ashiq, & Hussain, A. (2024). Explorando los efectos de la calidad y la confianza en los servicios
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