Big Data applied to advertising segmentation (Meta Ads) and Its managerial impact: the Electrohogar case
Big Data aplicado à segmentação publicitária (Meta Anúncios) e o seu impacto gerencial: o caso da Electrohogar
DOI:
https://doi.org/10.51247/st.v8iS2.646Keywords:
Big Data; Segmentation; Meta Ads; digital marketing; decisión makingAbstract
This study analyzes the impact of advertising segmentation in Meta Ads, based on Big Data, on managerial decision-making and commercial performance at the Ecuadorian home appliances company Electrohogar. Using a mixed-method approach, quantitative data from segmented advertising campaigns (January–April 2025) was combined with a review of recent literature (2020–2025). The results show a significant increase in online sales, with monthly growth rates of up to 290% compared to 2024, demonstrating that segmentation by interests, location, and purchasing behavior optimizes advertising budget use and increases return on investment. The discussion compared these findings with similar studies, confirming that personalization based on Big Data improves conversion rates and customer loyalty. The study concludes that the strategic use of Meta Ads, complemented by real-time adjustments, enables adaptation to market dynamics and sustains competitive advantages. It is recommended that Electrohogar continue strengthening this strategy and integrate it with tools such as CRM to enhance personalization and the effectiveness of future campaigns.
Downloads
References
Baecker, J., Weking, J., & Krcmar, H. (2025). Estrategia de datos organizacionales: Revelando elementos clave y tipos estratégicos. Revista de Tecnologia de la Información, 1-25. https://doi.org/https://doi.org/10.1177/02683962251343921
Barzola, Y., & Nuñez, R. (2025). Desafíos legales en la protección de datos personales en la era digital. Multidisciplinary Collaborative Journal, 3(1), 31-43. https://doi.org/https://doi.org/10.70881/mcj/v3/n1/44
Basu, R., Aktar, N., & Kumar, S. (2024). La interacción de la inteligencia artificial el aprendizaje automático y el análisis de datos en el marketing y las promociones digitales: una revisión y una agenda de investigación. Revista de Analisis de Marketing, 13, 267-287. https://doi.org/https://doi.org/10.1057/s41270-024-00355-6
Basu, R., Lin, W. M., Satish, A., & Satish, K. (2023). Análisis de marketing: el puente entre la psicología del cliente y la toma de decisiones de marketing. Psicología y Marketing, 40(12), 2588-2611. https://doi.org/https://doi.org/10.1002/mar.21908
Bohorquez, J., & Muente, C. (2023). Comportamiento del consumidor hacia las compras en línea durante la Covid-19 en Latinoamérica: Revisión sistemática de la literatura. INNOVA Research Journal, 8(3), 110-131. https://doi.org/https://doi.org/10.33890/innova.v8.n3.2023.2269
Bravo, A. J., & Reyes, D. N. (2024). ANÁLISIS DE DATOS Y LA TOMA DE DECISIONES GERENCIALES EN LAS EMPRESAS DE LA CIUDAD DE MACHALA. Universidad Tecnica de Machala, Machala. https://repositorio.utmachala.edu.ec/bitstream/48000/22507/1/Trabajo_Titulacion_2476.pdf
Burgo Bencomo, O. B., León González, J. L., Cáceres Mesa, M. L., Pérez Maya, C. J., & Espinoza Freire, E. E. (2019). Algunas reflexiones sobre investigación e intervención educativa. Revista Cubana de Medicina Militar, 48.
Cevallos, E. J., Jacho Gallo, A. K., & Córdova Vaca, A. M. (2024). Big Data y Analítica Predictiva en la Toma de Decisiones. Revista Ingenio Global, 3(2). https://doi.org/https://doi.org/10.62943/rig.v3n2.2024.103
Cioppi, M., Curina, L., Francioni, B., & Savelli, E. (2023). Transformación digital y marketing: una revisión sistemática y temática de la literatura. Revista Italiana de Marketing, 2023, 207-288. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s43039-023-00067-2
Díaz, J., & Muela, J. (2022). Análisis del marketing digital y la fidelidad de los clientes de SuperMaxi en la Ciudad de Machala. 593 Digital Publisher CEIT, 7(6), 79-94. https://doi.org/https://doi.org/10.33386/593dp.2022.6.1391
Espinoza Freire, E. E. (2018). La hipótesis en la investigación. Mendive. Revista de Educación, 16(1), 122-139.
Espinoza Freire, E. E. (2020). La investigación formativa. Una reflexión teórica. Conrado, 16(74), 45-53.
Espinoza Freire, E. E., & Calva Nagua, D. X. (2020). La ética en las investigaciones educativas. Revista Universidad y sociedad, 12(4), 333-340.
Gaczek, P., Leszczyński, G., Wei, Y., & Sun, H. (2025). El lado positivo de la IA en las decisiones de marketing: la colaboración con algoritmos evita que los gerentes violen las normas éticas. Revista de Ética Empresarial. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s10551-025-06083-w
Ismail, F., Sengupta, A., & Amarasoma, S. (2025). Arquitectura de Big Data para grandes organizaciones. arXiv, 1-6. https://doi.org/https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.04717
Koolen, C. (2021). Transparencia y consentimiento en entornos inteligentes basados en datos. Revista de la Ley Europea de Protección de Datos, 7(2), 174-189. https://doi.org/https://doi.org/10.21552/edpl/2021/2/7
Li, J., Yue, R., & Yu, B. Q. (2025). Diagnóstico y gestión de la pérdida de clientes en escenarios de comercio social. CSAIDE '25: Actas de la 4ª Conferencia Internacional de 2025 sobre Ciberseguridad, Inteligencia Artificial y Economía Digital, 586-594. https://doi.org/https://doi.org/10.1145/3729706.3729799
Lin, J. J., & Chen, C. C. (2025). Impulsar la innovación mediante la gestión de las relaciones con los clientes: un enfoque basado en datos. Sostenibilidad, 17(8). https://doi.org/https://doi.org/10.3390/su17083663
LOPDP, L. (26 de Mayo de 2021). Consejo de Comunicacion. https://www.consejodecomunicacion.gob.ec/wp-content/uploads/downloads/2021/07/lotaip/Ley%20Org%C3%A1nica%20de%20Protecci%C3%B3n%20de%20Datos%20Personales.pdf
López, D., & Iniesta, B. (2025). El impacto de la IA conversacional en la toma de decisiones del consumidor: una revisión sistemática y análisis de grupos. Revista internacional de gestión empresarial de ingeniería, 17, 1-15. https://doi.org/https://doi.org/10.1177/18479790251351889
Malenkov, Y., Kapustina, I., Kudryavtseva, G., & Shishkin, V. (2021). Digitalización y transformación estratégica de las cadenas de tiendas minoristas: tendencias, impactos y perspectivas. Revista de Innovación Abierta: Tecnología, Mercado y Complejidad, 7(2). https://doi.org/https://doi.org/10.3390/joitmc7020108
Manobanda, A. A., Gonzáles Flores, K. J., López Muentes, N. M., Mosquera Miranda, C. J., Ponce Pincay, F. E., & Loor Palma, L. N. (2025). SEGMENTACIÓN DE MERCADOS EN TIEMPO REAL: INNOVACIÓN Y. Ciencia y Desarrollo Universidad Alas Peruanas. http://revistas.uap.edu.pe/ojs/index.php/CYD/index
Matuszelański, K., & Kopczewska, K. (2022). Abandono de clientes en el comercio electrónico minorista: enfoque espacial y de aprendizaje automático. Revista de investigación teórica y aplicada en comercio electrónico, 17(1), 165-198. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/jtaer17010009
Mejía, J., & Sánchez, J. (2014). Factores determinantes de la innovación del modelo de negocios en la creación de ventaja. Revista del Centro de Investigación, 11(42), 105-128. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=34235376004
META. (2025). META BUNISSE SUITE. https://www.facebook.com/business/tools/meta-business-suite
Mohammad, A., Mohammad, S., Al Oraini, B., Hindieh, A., Vasudevan, A., & Alshurideh, M. (2025). Descifrando el comportamiento del consumidor: aprovechando el big data y el aprendizaje automático para el marketing digital personalizado. Datos y metadatos, 4. https://doi.org/https://doi.org/10.56294/dm2025700
Núñez, E. C., & Miranda, J. D. (2020). El marketing digital como un elemento de apoyo estratégico a las organizaciones. Cuadernos Latinoamericanos de Administración, 16(30), 1-14. https://doi.org/https://doi.org/10.18270/cuaderlam.v16i30.2915
Ordoñez, D. Y., Amaya López, S. V., Lucio Valencia, L. P., & Rodríguez Gómez, D. (2023). Innovación en la inteligencia de negocios. Una revisión sistemática de literatura. ECA Sinergia, 14(2), 148-164. https://doi.org/https://doi.org/10.33936/ecasinergia.v14i2.5556
Oyewole, A., Okoye , C., Ofodile, O., & Ejairu, E. (2024). Análisis predictivo en la gestión de la cadena de suministro: aplicaciones y beneficios. Revista mundial de investigación avanzada y reseñas, 21(3), 568-574. https://doi.org/https://doi.org/10.30574/wjarr.2024.21.3.0673
Peter, R., Roshit, V., Lawrence, S., Mona, A., & Narayanan, K. (2025). Gen AI – Gen Z: comprender las respuestas emocionales y las experiencias de marca de la Generación Z con publicidad hiperpersonalizada impulsada por Gen AI. Fronteras en la Comunicación, 10. https://doi.org/https://doi.org/10.3389/fcomm.2025.1554551
Rahaman, S. (2024). Mapeo del recorrido del cliente en tiempo real: Combinando IA y Big Data para un marketing de precisión. Revista Internacional de Últimas Publicaciones de Investigación (IJLRP), 5(7), 1-10. https://doi.org/https://doi.org/10.5281/zenodo.14471483
Rane, N., Choudhary, S., & Rane, J. (2023). Hiperpersonalización para mejorar la fidelización y la satisfacción del cliente en los sistemas de gestión de relaciones con el cliente (CRM). SSRN, 1-23. https://doi.org/https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4641044
RGPD, R. (2018). Intersoft Consulting. https://gdpr-info.eu/
Santoso, F., & Sudarmiatina. (2024). Análisis de la influencia de la estrategia de marketing multicanal en la era 5.0: Integrando online y offline para obtener resultados óptimos. Revista de Gestión Empresarial y Desarrollo Económico, 2(2), 979-997. https://doi.org/https://doi.org/10.59653/jbmed.v2i02.843
Sharabati, A., Ali, A., Allahham, M., Hussein, A., Alheet, A., & Mohammad, A. (2024). El impacto del marketing digital en el rendimiento de las pymes: un estudio analítico a la luz de las transformaciones digitales modernas. Sustentabilidad, 16(19), 8667. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/su16198667
Theodorakopoulos, L., & Theodoropoulou, A. (2024). Aprovechar el análisis de big data para comprender el comportamiento del consumidor en el marketing digital: una revisión sistemática. Human Behavior and Emerging Technologies, 1-21. https://doi.org/https://doi.org/10.1155/2024/3641502
Weidig, J., Weippert, M., & Kuenhl, C. (2024). Puntos de contacto personalizados y experiencia del cliente: una síntesis conceptual. Revista de investigación Empresarial, 177. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2024.114641
Zhang, W., Tsou, T., Rodgers, S., & Willet, J. (2024). Comparación de estrategias de personalización en la publicidad en redes sociales: el papel de la motivación de impresión en los resultados de persuasión. Revista de Publicidad Interactiva, 24(3), 247-264. https://doi.org/https://doi.org/10.1080/15252019.2024.2337057
Zúñiga, F. G., Mora Poveda, D. A., & Llerena Llerena, W. V. (2023). EL BIG DATA Y SU IMPLICACIÓN EN EL MARKETING. Revista de Comunicación de la SEECI, 302-321. https://doi.org/http://doi.org/10.15198/seeci.2023.56.e832
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Cristopher Johao Balseca-Mejía
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
