Caracterización de la aplicación del marketing digital articulado con inteligencia artificial en las PYMES de Santa Marta

Lobo Diaz, Jose Luis

dc.contributor.advisor	Narváez Ferrín, María Erika
dc.coverage.spatial	cead_-_santa Marta
dc.creator	Lobo Diaz, Jose Luis
dc.date.accessioned	2025-07-15T21:58:36Z
dc.date.available	2025-07-15T21:58:36Z
dc.date.created	2025-06-04
dc.identifier.uri	https://repository.unad.edu.co/handle/10596/70741
dc.description	Tabla de contenido Pag. 7 -11, Lista de Tablas Pag. 12-13, Lista de Figuras Pag. 14-16.
dc.description.abstract	La presente investigación aborda la caracterización del marketing digital articulado con inteligencia artificial en las PYMES de Santa Marta mediante un enfoque mixto. Es un tema de creciente interés y escasa exploración académica en Santa Marta a puertas de cumplir 500 años en 2025. Esta caracterización fue construida con empresas catalogadas como PYMES tomando la ley 905 de 2004 empleada por Confecámaras. La fuente fueron las PYMES registradas en la Cámara de Comercio de Santa Marta para el Magdalena a corte de 31 de diciembre de 2024. (Fuente CCSM -CCSME 25-1185). Se trabajó con una muestra de 255 PYMES por conveniencia de fundamentos estadísticos. El objetivo general es caracterizar la aplicación del marketing digital articulado con IA en las PYMES samarias. Los objetivos específicos incluyen: la identificación de las estrategias actuales de marketing digital empleadas, la identificación del grado de adopción de la IA en su gestión del marketing digital y por último la proposición de estrategias basadas en IA para mejorar su desempeño competitivo en el entorno digital. La metodología de la investigación consta de seis fases: revisión de literatura, selección de la muestra, aplicación de instrumentos investigativos, recolección de datos, análisis de datos y exposición de resultados. Esta investigación se desarrolla dentro de la línea de profundización Gestión de la Innovación, transferencia tecnológica y transformación del Conocimiento organizacional de ECACEM.
dc.format	pdf
dc.title	Caracterización de la aplicación del marketing digital articulado con inteligencia artificial en las PYMES de Santa Marta
dc.type	Proyecto de investigación
dc.subject.keywords	Marketing digital
dc.subject.keywords	Inteligencia artificial
dc.subject.keywords	PYMES
dc.subject.keywords	Estrategias de marketing
dc.subject.keywords	Santa Marta
dc.description.abstractenglish	This research addresses the characterization of digital marketing articulated with artificial intelligence in SMEs in Santa Marta using a mixed approach. This is a topic of growing interest and limited academic exploration in Santa Marta, which is about to turn 500 in 2025. This characterization will be constructed with companies classified as SMEs, taking into account Law 905 of 2004 used by Confecámaras (National Chamber of Commerce). The source was the SMEs registered with the Santa Marta Chamber of Commerce for the Magdalena region as of December 31, 2024. (Reference CCSM -CCSME 25-1185). A sample of 255 SMEs will be used for statistical convenience. The overall objective is to characterize the application of AI-based digital marketing in SMEs in Samaria. Specific objectives include identifying current digital marketing strategies, identifying the degree of AI adoption in their digital marketing management, and finally, proposing AI-based strategies to improve their competitive performance in the digital environment. The research methodology consists of six phases: literature review, sample selection, application of research instruments, data collection, data analysis, and presentation of results. This research is developed within the ECACEM line of
dc.subject.category	Administración de Organizaciones
dc.subject.category	Marketing Digital
dc.subject.category	Inteligencia Artificial Aplicada
dc.subject.category	Gestión de PYMES
dc.subject.category	Transformación Digital Empresarial
dc.subject.category	Gestión de la Innovación
dc.subject.category	Transferencia tecnológica
dc.subject.category	Transformación del Conocimiento organizacional