ESP_IA
Author: Yustres-Duro
Date: 0101-01-01T00:00:00+00:00
Keywords: raeic122409
Publisher: RAEIC

RAEIC, Revista de la Asociación Española de Investigación de la Comunicación

ISSN 2341-2690

DOI: https://doi.org/10.24137/raeic.12.24.9

Recibido el 10 de marzo de 2025

Aceptado el 21 de octubre de 2025

Publicado el 28 noviembre de 2025

Recibido el 14 de abril de 2025

Aceptado el 21 de julio de 2025

Publicado el 3 de noviembre de 2025

Inteligencia Artificial para una comunicación eficaz: efectos en la intención de compra y lealtad del consumidor de moda

Artificial Intelligence for effective communication: impact on consumer purchase intention and loyalty in fashion

Yustres-Duro, Pilar

Universidad Camilo José Cela (UCJC)

pilar.yustres@ucjc.es

Forma de citar este artículo:

Yustres-Duro, P. (202X). Inteligencia Artificial para una comunicación eficaz: efectos en la intención de compra y lealtad del consumidor de moda. RAE-IC, Revista de la Asociación Española de Investigación de la Comunicación, 12(24), raeic122409. https://doi.org/10.24137/raeic.12.24.9

Resumen:

El comercio electrónico ha transformado el sector de la moda, impulsando a las empresas a innovar e incorporar elementos de inteligencia artificial (IA) en sus estrategias de comunicación, lo que se ve reflejado en la intención de compra y la lealtad de sus consumidores. Este avance ha permitido continuar el estudio de la Teoría de la Lealtad del Consumidor desde una perspectiva más innovadora, identificando conceptos clave como la intención de compra y la lealtad, y relacionándolos con factores cognitivos y afectivos derivados de la comunicación con IA. Se ha identificado la necesidad de estudiar el comercio electrónico mediante una metodología mixta para evaluar el papel determinante de la IA en la intención de compra y la lealtad del consumidor. El primer estudio propone la modelización de una ecuación estructural basada en un cuestionario (471 respuestas). El segundo estudio incluye entrevistas en profundidad (18) a expertos en comercio electrónico de moda. Por lo que se puede concluir que la humanización de la experiencia digital y el uso empático de tecnología avanzada fortalecen la lealtad del consumidor en la moda digital al fomentar conexiones emocionales, comunicación transparente y personalización impulsada por IA.

Palabras clave: inteligencia artificial, comunicación, intención de compra del consumidor, lealtad del consumidor, comercio electrónico, moda, comercio minorista

Abstract:

E-commerce has transformed the fashion sector, driving companies to innovate and incorporate artificial intelligence (AI) elements into their communication strategies, this is reflected in consumers' purchase intention and loyalty. This advancement has allowed the continued study of the Consumer Loyalty Theory from a more innovative perspective, identifying key concepts such as purchase intention and loyalty, and relating them to cognitive and affective factors derived from AI communication. The need to study e-commerce through a mixed methodology has been identified to evaluate the determining role of AI in consumer purchase intention and loyalty. The first study proposes the modelling of a structural equation based on a questionnaire (471 responses). The second study includes in-depth interviews (18) with experts in fashion e-commerce. The humanization of the digital experience and the empathetic use of advanced technology strengthen consumer loyalty in digital fashion by fostering emotional connections, transparent communication, and AI-driven personalization.

Keywords: artificial intelligence, communication, consumer purchase intention, consumer loyalty, e-commerce, fashion, retail

1. INTRODUCCIÓN

En la era digital, el comercio electrónico ha revolucionado la industria de la moda, permitiendo a las marcas ofrecer experiencias de compra que igualen los niveles de satisfacción tanto en el entorno físico como en el digital (Gutiérrez-Rodríguez et al., 2020; Cuesta-Valiño et al., 2022). Este estudio se centra en analizar el comportamiento del consumidor en el contexto del comercio electrónico de moda, explorando factores clave como la intención de compra y la lealtad del consumidor.

El comercio electrónico se ha popularizado debido a su conveniencia y economía, lo que ha llevado a un aumento en las transacciones realizadas exclusivamente online y una creciente preferencia por la omnicanalidad[1] (Dogra & Kaushal, 2023; Yustres Duro & Melendo Rodríguez-Carmona, 2022; Alonso-García et al., 2021). Las marcas de moda han integrado este canal en sus estrategias de desarrollo para adaptarse a los cambios en el comportamiento del consumidor, ofreciendo productos y servicios que respondan a sus demandas emergentes (Lavanda Reyes et al., 2022).

La comunicación con inteligencia artificial (en adelante, IA) ha emergido como una herramienta poderosa para estas empresas, permitiendo una interacción más personalizada y eficiente con los clientes. A través de la IA, las marcas pueden comprender mejor las preferencias y necesidades de los consumidores, mejorando así la experiencia de compra y fomentando la lealtad. Además, la integración de tecnologías emergentes ofrece nuevas oportunidades para personalizar la experiencia del cliente y mejorar la eficiencia operativa.

De este modo, se ha ahondado en el estudio de la Teoría de la Lealtad del Consumidor (en adelante, TLC) de Dick & Basu (1994), identificando diferentes tipos de antecedentes de la lealtad. Algunos de estos antecedentes, como los cognitivos y los afectivos, pueden estar relacionados con la manera en que la comunicación mediante IA influye en la intención de compra y en la lealtad del consumidor. Tal es así que, la confianza y accesibilidad que las plataformas de comunicación con IA ofrecen a los consumidores se determinan como factores cognitivos dentro de esta teoría. También, se identifican factores afectivos, como las emociones, la satisfacción y los estados de ánimo derivados de su uso.

Así, se ha planteado una investigación con una metodología mixta, en la que se ha realizado una modelización de una ecuación estructural y entrevistas en profundidad a expertos en el comercio electrónico de moda.

2. MARCO TEÓRICO

En marco teórico, se han desarrollado las variables de estudio. En primer lugar, se ha estudiado la variable de intención de compra, lealtad del consumidor y el papel que juega la IA para una comunicación efectiva.

2.1. INTENCIÓN DE COMPRA DEL CONSUMIDOR

La intención de compra del consumidor ha sido estudiada en el ámbito académico como empresarial. Toma et al. (2011) argumentan que los consumidores utilizan la desconfianza en la información como excusa para mantener sus hábitos de compra. La percepción del usuario sobre una empresa influye en su intención de compra: una percepción positiva aumenta la predisposición a comprar, mientras que una negativa la reduce (Kang y Hustvedt, 2014). Mientras tanto, Nielsen y Loranger (2006) destacan que la información precisa facilita las decisiones de compra al percibirse como más seguras. Por su parte, Grappe et al. (2021) explican que una persona escéptica es menos propensa a adoptar una actitud positiva hacia una empresa y menos dispuesta a comprar.

La transparencia y responsabilidad social (Cuesta-Valiño et al., 2024b) de una empresa son factores determinantes. En otra instancia, Kang y Hustvedt (2014) investigan cómo la percepción del consumidor sobre la transparencia laboral y social de una empresa genera confianza y una actitud positiva, fomentando la intención de compra. Mientras que Bonifacio et al. (2024) muestran que se priorizan las prácticas éticas e impactos ambientales sobre los factores tradicionales en el proceso de compra. Paralelamente, Leite et al. (2024) detallan que la implicación emocional aumenta la intención de compra y fomenta la lealtad. Sumado a lo anterior, Gutiérrez-Rodríguez et al. (2024) indican que la satisfacción de las necesidades y la felicidad producida por la adquisición de un producto son los principales motivadores de la intención de compra.

Finalmente, Pappas (2016) destaca que el uso de actitudes oportunistas por parte de las empresas reduce la confianza de los consumidores, disminuyendo la intención de compra. En la misma línea, Margalina et al. (2024) subrayan la importancia de la confianza como factor influyente en la intención de compra.

En síntesis, cuando la intención de compra se ve impulsada por factores emocionales y racionales no solo favorece decisiones de compra repetidas, sino que también consolida una relación duradera basada en la satisfacción y la fidelidad. Dando lugar a la primera hipótesis de investigación:

H1: La intención de compra del consumidor influye positivamente en la lealtad del consumidor.

2.2. LEALTAD DEL CONSUMIDOR

La lealtad del consumidor se entiende, según Dick y Basu (1994) como la relación entre la actitud de un individuo hacia una marca y su comportamiento de compra repetida. Otros autores la estudian como un proceso a largo plazo donde la calidad de las ofertas y la comunicación efectiva son cruciales (Olsen, 2002). Por ejemplo, Otim y Grover (2006) indican que el éxito del comercio electrónico está ligado a la capacidad de fidelizar a los clientes. La personalización es una técnica efectiva de fidelización, generando sentimientos positivos y manteniendo la percepción de seguridad del sitio web (Swaid y Wigand, 2009). Mientras que Casaló et al. (2008) entienden la lealtad como un comportamiento no aleatorio, dependiente de procesos psicológicos y del compromiso con la marca. Asimismo, Cyr (2014) estudia la fidelidad en línea como el apego psicológico duradero a un vendedor.

En este sentido, Prasad et al. (2019) explican que los clientes verdaderamente fieles se identifican tanto con una empresa que excluyen a los competidores. Por su parte, Panda et al. (2020) definen la lealtad a la marca como el grado de apego a una marca específica. Paralelamente, Núñez-Barriopedro et al. (2021) describen la lealtad del consumidor como una variable estratégica para la supervivencia a largo plazo. No solo eso, sino que también, Guo et al. (2023) indican que los elementos de diseño de los sitios web afectan a la fidelidad del cliente. En otra instancia, Raman y Ramachandaran (2023) definen la lealtad del consumidor como un factor de éxito a largo plazo. En la misma línea, Zhen et al. (2015) determinan que es fundamental mantener a los consumidores felices y crear vínculos a largo plazo. De igual manera, Kancherla et al. (2023) indican que la lealtad a la marca incrementa el apego emocional del consumidor. Sumado a eso, Leite et al. (2024) explican la lealtad como el compromiso de repetir la compra de una marca, subrayando la importancia de la comunicación clara y transparente.

En conclusión, la lealtad del consumidor emerge como un proceso dinámico y multifactorial, en el que confluyen elementos emocionales, cognitivos y conductuales. La lealtad se convierte en un activo estratégico para la sostenibilidad empresarial a largo plazo.

2.3. IA PARA UNA COMUNICACIÓN EFECTIVA

La comunicación efectiva con IA desempeña un papel crucial en la intención de compra del consumidor. En esta línea, Cheng y Jiang (2021) destacan que la calidad de la comunicación de los chatbots, caracterizada por la precisión, credibilidad y competencia, es fundamental para construir relaciones sólidas entre la empresa y el cliente. Mientas que Guo et al. (2020) identifican que, en las tiendas sin personal, las tecnologías emergentes mejoran la experiencia del cliente y aumentando la intención de compra. Asimismo, Martínez Puertas et al. (2024) señalan que los chatbots que utilizan un lenguaje personalizado y humano estimulan la compra. Y, por su parte, Yen y Chiang (2020) corroboran estos hallazgos al destacar que la credibilidad y competencia de los chatbots generan confianza, lo que incrementa la intención de compra del consumidor. Esto da lugar a la segunda hipótesis de investigación:

H2: La comunicación efectiva con IA influye en la intención de compra del consumidor.

Sumado a lo mencionado con anterioridad, Hernandez-Ortega y Ferreira (2021) subrayan que la comunicación efectiva, humanizada y empática aumenta su lealtad. Complementariamente, Fetais et al. (2022) estudian cómo la IA se utiliza para personalizar mensajes, crear experiencias de entretenimiento y difundir información actualizada, lo que incrementa el compromiso y la lealtad del consumidor. A este respecto, Marín-García et al. (2021) resaltan que la IA mejora la experiencia del cliente y la percepción de innovación y sostenibilidad en el comercio minorista, lo que contribuye a una mayor lealtad del consumidor. De este modo surge la tercera hipótesis de investigación:

H3: La comunicación efectiva con IA influye en la lealtad del consumidor.

En definitiva, la comunicación efectiva mediada por inteligencia artificial se ha consolidado como un factor clave en la construcción de relaciones sólidas entre consumidores y marcas.

Ilustración 1. Modelo propuesto

Fuente: Elaboración propia

3. METODOLOGÍA

Para probar las hipótesis mencionadas, se ha llevado a cabo una investigación con metodología mixta. Por un lado, se ha buscado confirmar, mediante la modelización de una ecuación estructural, la relación existente entre la intención de compra y la lealtad del consumidor. Por otro lado, se ha trabajado para probar, a través de entrevistas en profundidad con expertos en el comercio electrónico de moda, la influencia de una comunicación efectiva con IA en la intención de compra y la lealtad del consumidor.

3.1. ESTUDIO 1: CUESTIONARIO

En el estudio 1 busca comprobar la hipótesis 1. para ello se ha planteado un cuestionario. En primer lugar, se ha incluido una pregunta comportamental, después se han añadido tres preguntas relacionadas con la lealtad del consumidor y cuatro sobre la intención de compra del consumidor. A estas ocho preguntas, se añadió una adicional para validar el cuestionario, denominada pregunta de control. Para terminar, se añadieron tres cuestiones comportamentales y cuatro demográficas.

La encuesta empleó una escala Likert de cinco puntos. En esta escala el 1 identificaba a los participantes que estaban completamente en desacuerdo y el 5 a los que estaban completamente de acuerdo. Todas las escalas que se han usado en la encuesta han sido adaptadas de investigaciones previas: la intención de compra del consumidor con las de Vila & Kuster (2011) y Hsu et al. (2012) y la lealtad del consumidor con las de Zeithaml et al. (1996) y Molinillo et al. (2020).

Mientras, las cuestiones comportamentales se han fundamentado en la literatura de Cuesta-Valiño et al. (2022), Lim et al. (2023) y Ahmad et al. (2023). Las demográficas se han basado en Theodorakis et al. (2019) y en datos del Instituto Nacional de Estadística de España (2024).

Tabla 1. Ítems totales

Constructo

Nº de ítems

Fuente

Intención de compra del consumidor

3

Vila & Kuster (2011) y Hsu et al. (2012)

Lealtad del consumidor

4

Zeithaml et al. (1996) y Molinillo et al. (2020)

Fuente: Elaboración propia

3.1.1. Composición del tamaño y la muestra

Esta investigación se ha caracterizado por ser descriptiva (Hernández Sampieri et al., 2007) y se fundamenta en datos primarios que se consiguieron mediante un cuestionario online distribuido entre la población española de 18 a 78 años. La difusión de esta encuesta se realizó durante abril y julio de 2024. La encuesta estaba enfocada a compradores de moda por internet. También, se recogieron más datos sobre la edad y el género de los encuestados.

Para finales de julio se obtuvieron 471 respuestas válidas, con un nivel de confianza del 95% y un margen de error del 5%. La recopilación de estos datos fue a través de un muestreo por bola de nieve, esta difusión se monitoreó con el fin de conseguir una representación de todos los estratos sociales identificados en el cuestionario (sexo y edad). Los datos fueron analizados utilizando SmartPLS [2]como herramienta para validar el modelo propuesto (Henseler, 2018; Henseler et al., 2018).

Previo a la difusión del cuestionario, en marzo de 2024, se llevó a cabo un pretest con diez hombres y diez mujeres, compradores de moda por internet y dentro del rango de edad objeto de estudio. Para garantizar así su comprensión y permitir realizar las modificaciones que fueran necesarias para optimizar el cuestionario.

El objetivo de la difusión de este cuestionario era obtener una muestra representativa de la población española, como se puede ver en la Tabla 2.

Tabla 2. Información de la muestra

Información muestral

%

Total

Compras en tienda física, digital o ambas

Física

Digital

Ambas

19.11

12.74

68.15

90

60

321

Género

Hombre

Mujer

45.01

54.99

212

259

Edad

Entre 18 y 27 años

Entre 28 y 43 años

Entre 44 y 59 años

Entre 60 y 78 años

33.12

29.51

29.30

8.07

156

139

138

38

Fuente: Elaboración propia

3.1.2. Modelo de medición: fiabilidad y validez

Empezando con el análisis de los ítems del cuestionario, se midió la multicolinealidad entre las variables independientes mediante el Factor de Inflación de la Varianza (VIF). Con este criterio las variables con VIF superiores a 5 (Hair et al., 2019) se eliminaron, dado que señalaban una alta colinealidad, lo que podría poner en riesgo la exactitud y estabilidad del modelo. De este modo, se prescindió de IC2 por contar con cifras superiores a 5 en los estadísticos de colinealidad (VIF). Como se podía ver en la Tabla 3, las cargas de todos los ítems se hallaban por encima 0.748, así, se aplicó la regla de aceptar los ítems con cargas de 0.707 o más (Hair et al., 2011), por lo que todos los ítems se aceptaron.

Posteriormente, se realizó un análisis del Alfa de Cronbach para medir la consistencia interna, este análisis arrojaba buenas cifras en todos los constructos, debido a que según Nunnally y Bernstein (1994) los niveles tenían que ser superiores a 0.8. Para finalizar, se realizó un contraste más para medir la consistencia interna, en este caso se utilizó la Varianza Media Extraída (AVE), aquí se aceptaron todos los valores al estar por encima de 0.50.

Tabla 3. Constructos, indicadores, alfa de Cronbach, AVE, fiabilidad del compuesto y cargas externas

Constructo

Cargas externas

Intención de compra del consumidor: Alfa de Cronbach 0.821, AVE 0.739, Fiabilidad del compuesto 0.894

IC1 – Compraría en esta web

IC3 – Tengo intención de comprar en esta web

IC4 – Debería comprar en esta web

0.884

0.926

0.761

Lealtad del consumidor: Alfa de Cronbach 0.858, AVE 0.705, Fiabilidad del compuesto 0.905

L1 – Compraré moda por internet en el futuro

L2 – Considero internet la primera opción para comprar moda

L3 – Animo a comprar moda por internet

L4 – Recomiendo comprar moda por internet

0.748

0.781

0.909

0.908

Fuente: Elaboración propia

3.2. ESTUDIO 2: ENTREVISTAS EN PROFUNDIDAD

Después del análisis y recopilación de los datos obtenidos en el cuestionario, se llevó a cabo una investigación complementaria, con el objetivo de dar respuesta a las hipótesis 2 y 3. Esta investigación buscaba confirmar si la intención de compra y la lealtad del consumidor se veían influenciadas por la comunicación basada en IA. Tal es así que se identificó a dieciocho profesionales del sector de la moda para analizar cuál era su comportamiento de compra en relación con las variables mencionadas con anterioridad.

Estas entrevistas en profundidad tuvieron una duración de 45 minutos y, posteriormente, se codificaron las respuestas manualmente con el fin de poder trabajarlas de la manera más eficiente posible.

Tabla 4. Perfil detallado de los participantes de la encuesta

ID

Edad

Años de experiencia en la industria de la moda

Género

R1

57

30

Hombre

R2

46

21

Mujer

R3

60

37

Mujer

R4

53

12

Mujer

R5

55

28

Hombre

R6

42

13

Mujer

R7

34

10

Hombre

R8

51

7

Hombre

R9

57

24

Mujer

R10

38

20

Hombre

R11

46

15

Hombre

R12

52

20

Mujer

R13

63

35

Mujer

R14

28

6

Hombre

R15

33

12

Mujer

R16

43

18

Hombre

R17

61

40

Hombre

R18

29

5

Mujer

Fuente: Elaboración propia

Para el análisis de las entrevistas en profundidad se ha seguido una metodología de codificación temática (Braun & Clarke, 2006). Esta metodología busca detectar patrones comunes entre las distintas respuestas de los entrevistados, con el objetivo de codificar la información en distintas categorías. Después de realizar una lectura en profundidad y sistemática de las respuestas, se han podido identificar las frases más representativas de los pilares en los que se han sostenido las respuestas. Esta metodología ha facilitado la interpretación de las respuestas y ha permitido identificar hallazgos determinantes para este estudio.

4. RESULTADOS

4.1. RESULTADOS DEL ESTUDIO 1: CUESTIONARIO

Después de realizar el análisis metodológico del estudio 1, se procede a realizar el estudio de los resultados obtenidos en el cuestionario. En los resultados de la ecuación estructural planteada se ve cómo la Intención de compra del consumidor tiene una influencia positiva muy fuerte sobre la Lealtad del consumidor, con una carga de 0.751. Este hallazgo pone de manifiesto una relación significativa de influencia entre los constructos analizados, dejando en evidencia tanto su existencia como la dirección que sigue dicha relación.

A su vez, en la ecuación estructural, se pueden ver las distintas cargas externas que componen cada uno de los constructos. Las cifras de estas cargas se sitúan en cifras superiores a 0.707 o más (Hair et al., 2011), por lo que los constructos tienen una base sólida en la que fundamentarse.

Ilustración 2. Resultados

Fuente: Elaboración propia

También, estos resultados nos señalan cómo la Intención de compra del consumidor ejerce una relación positiva relevante en la Lealtad del consumidor con una carga de 0.564. Tras la exposición de los resultados del cuestionario se aceptaría la H1.

4.2. RESULTADOS DEL ESTUDIO 2: ENTREVISTAS EN PROFUNDIDAD

Entrando en el análisis de los resultados de las entrevistas en profundidad, para ello, se destacan las respuestas más relevantes dentro de cada temática. Además, cabe destacar que se pueden identificar tres grandes temáticas.

La primera temática se ha denominado la humanización de la experiencia digital. En esta temática se puede ver la importancia de ofrecer una experiencia digital humana. Dentro de la entrevista se propone la creación de una interacción personalizada dentro de la experiencia de compra. Para esta propuesta se han identificado como respuesta destacada la de R3 “Considero muy importante la personalización de las necesidades del cliente. No todos los clientes son iguales ni necesitan exactamente lo mismo por lo que una atención personalizada en la que se busca satisfacer sus necesidades y en la que él se sienta el centro es importante de cara a poder establecer una relación a largo plazo.”.

También se ha identificado la importancia de las promociones y descuentos dentro de la estrategia de humanización de la experiencia digital, el participante R6 que puntualiza que “…la mayoría de las marcas ofrecen descuentos en la primera compra para captar clientes, descuentos específicos para compras online o en tu cumpleaños. Pero podrían hacer promociones especiales o dar un obsequio a los clientes que lleven más años y hagan compras frecuentes.”.

Como humanización de la experiencia digital se destaca la importancia de una experiencia de compra intuitiva, R2 indica “En mi caso, el hecho de que sepa que algo “funciona” es un aspecto esencial. … Si lo cambian, tendré que buscar una alternativa, con los costes de tiempo que ello conlleva. Si se mantienen como hasta ahora, cuando lo necesite podré comprar el producto de la nueva temporada de manera rápida a través de la web.”.

Otra de las grandes temáticas que se puede encontrar es el uso e integración de la IA y la realidad aumentada. Dentro de esta temática se puede ver cómo se sugiere su uso para la generación de recomendaciones personalizadas, R8 “…también podría ser en un sistema en el que, introduciendo tus medidas del cuerpo, te aconseje qué tipo de prendas disponibles en la web te sentarían mejor.”

Una alternativa para integrar la IA y la realidad aumentada es mediante avatares y probadores virtuales. El participante R12 propone hacerlo “Introduciendo al consumidor final en un probador virtual”. R15 determina que “Es complicado; pero simplemente un probador virtual…”.

La integración de estas nuevas tecnologías puede ser mediante experiencias inmersivas. El participante R17 explica que tendría que llevarse a cabo de un modo específico, “Utilizándose como inteligencia ampliada del factor humano, pero no sustituyéndolo.”.

Por último, se habla de la IA y la realidad aumentada desde el punto de vista de los datos y la personalización. R3 explica que el uso de estas tecnologías “…permitiría a las empresas del sector predecir las necesidades de un cliente y ofrecer un producto/servicio personalizado cuándo y cómo quiera el consumidor”.

La última temática que se aborda de manera más general es la conexión emocional, el sentimiento de exclusividad y pertenencia a una marca. Esta temática da pie a ver cómo se plasman los valores y misión de la marca, R8 comenta “Pienso que juega un papel importante, puesto que una narrativa “bien hecha” es capaz de calar en la mente y los sentimientos del cliente y ser recordado. Además, si esta narrativa denota buenos valores como, por ejemplo, apostando por valores como la sostenibilidad.”.

Otra manera de conectar emocionalmente con el cliente es mediante historias o testimonios de clientes, R6 explica que “…otra emoción a la que apelan cada vez más marcas con notables resultados es la nostalgia. Cada cierto tiempo sacan diseños con personajes, grupos de música, dibujos animados o películas que hacen viajar al pasado al consumidor…”.

También puede hacerse generando un sentimiento de pertenencia, R4 indica que “El papel de la marca es significativo, ya que es un sentimiento asociado a la exclusividad o ámbito de pertenencia que va a acompañarte en el proceso de compra.”

Finalmente, a transparencia y autenticidad también aluden a la conexión emocional. R7 indica que “Bajo mi punto de vista, la intención de compra tiene como primer punto el producto. Si la marca proporciona más información será un plus, pero por detrás del producto y de las condiciones de compra que proporciona al consumidor.”.

Tras la exposición de los resultados de las entrevistas en profundidad se pueden confirmar H2 y H3.

5. DISCUSIONES

La presentación de los resultados obtenidos da lugar a la discusión de estos. Dentro de este apartado, se exponen discusiones de tres tipos: teóricas, gerenciales y sociales.

En primer lugar, están las discusiones teóricas. En este punto, se puede apreciar cómo se reafirma relación de influencia entre la intención de compra y la lealtad del consumidor. Tras realizar una breve encuesta, se puede ver cómo estas dos variables mantienen una relación positiva muy fuerte, lo que indica que son clave para el desarrollo de cualquier negocio. Además, esta afirmación se apoya en la TLC, desarrollada por Dick y Basu (1994). En este punto, se puede enlazar los resultados de ambos estudios realizados dentro de esta investigación, aquí, se puede ver cómo la comunicación eficaz centrada en el cliente puede ser clave tanto para incrementar la intención de compra como para conseguir la lealtad del consumidor. Tal es así, que se tratan conceptos como la humanización de la experiencia digital, la integración de nuevas tecnologías dentro del ámbito de la comunicación en el comercio electrónico y el vínculo o la conexión emocional que los consumidores puedan tener con la empresa. Estos conceptos están estrechamente relacionados con la satisfacción, la confianza y el compromiso hacia una marca, factores determinantes dentro de la TLC. De este modo, este estudio contribuye con la literatura existente del comportamiento del consumidor añadiendo nuevos puntos de vista sobre una teoría comportamental clásica.

Dentro de las discusiones gerenciales, esta investigación arroja luz sobre nuevas técnicas de comunicación con IA y otras tecnologías que demanda el consumidor en pro de un incremento de su intención de compra y lealtad. Durante este estudio se puede ver cómo las nuevas tecnologías se vuelven un componente fundamental dentro del mundo de la moda digital. Tal es así que la personalización se vuelve la piedra angular de este estudio, el cliente busca un servicio personalizado, acorde a sus gustos y preferencias, que se adapte a su momento vital y sus gustos. También, se destacan las experiencias inmersivas, intuitivas y digitales, donde se propone el desarrollo y normalización de avatares y probadores virtuales en los entornos de compra digital. También se alude a la importancia de un clásico del comercio, las promociones y descuentos, son dos factores sobre el precio muy relacionados con el proceso de toma de decisiones del consumidor y que hacen que este se fidelice. Por último, se tratan las conexiones emocionales del consumidor con la marca, mediante una comunicación emocional la marca es capaz de tocar el corazón del cliente y ser más cercano a él. Este tipo de comunicación, realizada en base a sus valores, misión, transparencia y autenticidad son clave para lograr una cercanía con el consumidor (Castillo-Abdul et al., 2022; Castillo-Abdul et al., 2021). Además, desarrollar una estrategia en la que la empresa se comunique con el consumidor en base a su perfil, mostrándole historias afines o testimonios emotivos, haciéndole sentir parte de la comunidad de la marca, crea vínculos empresa-cliente. Este tipo de estrategias o propuestas, se pueden desarrollar apoyándose en la IA.

Para finalizar, están las discusiones sociales. Este apartado es el más importante del estudio ya que en todo caso se está hablando de personas y del trato entre empresa-cliente. Tal es así, que mantener el foco en el componente humano se torna fundamental para este estudio. Además, los resultados de esta investigación muestran una fuerte preocupación por la humanización de los procesos de compra y las relaciones empresa-cliente. De este modo, se busca y fomenta el equilibrio entre la tecnología y la parte humana de la empresa. Es evidente que el uso de tecnologías avanzadas fomenta la eficiencia y eficacia en los procesos más rutinarios y cotidianos de cualquier comercio electrónico. Tal es así que automatizar con IA recomendaciones de productos, el desarrollo de probadores virtuales o la personalización de una interfaz de compra digital tras el registro de un usuario, son avances que se producen gracias al desarrollo de las nuevas tecnologías. Pero, aun así, mantener siempre el respaldo de que esta tecnología es un complemento al apoyo humano que gestiona el comercio electrónico, hará que los consumidores ganen confianza y se sientan más cómodos al navegar por un comercio electrónico. Lo que hará que se incremente su intención de compra y su futura lealtad.

6. CONCLUSIONES

Teóricamente, la comunicación efectiva mediada por IA se posiciona como un elemento clave en la comprensión de la intención de compra y la lealtad del consumidor. Desde una perspectiva teórica, se evidencia que la calidad comunicativa de los sistemas de IA influye directamente en la percepción del consumidor (Grappe et al., 2021), generando confianza (Margalina et al., 2024; Kang & Hustvedt, 2014), compromiso y apego emocional (Leite et al., 2024). Estas interacciones, cuando son personalizadas, creíbles y empáticas, no solo mejoran la experiencia del usuario, sino que también refuerzan los vínculos psicológicos con la marca, lo que se traduce en una mayor disposición a comprar y en una fidelidad sostenida.

Desde el ámbito gerencial, los hallazgos sugieren que las empresas deben invertir estratégicamente en tecnologías de IA que prioricen la personalización (Martínez Puertas et al., 2024; Fetais et al., 2022), la transparencia y la empatía en la comunicación con el cliente (Hernandez-Ortega & Ferreira, 2021). La implementación de la comunicación con IA no solo optimiza la atención al cliente, sino que también incrementa la intención de compra y fortalece la lealtad (Marín-García et al., 2021). Además, el uso de IA en marketing digital permite adaptar los mensajes a las preferencias del consumidor, generando experiencias más satisfactorias y diferenciadoras. Por tanto, la IA no debe verse solo como una herramienta operativa, sino como un recurso estratégico para construir relaciones duraderas con los clientes.

En el plano social, la integración de la IA en la comunicación comercial plantea implicaciones significativas en la forma en que los consumidores interactúan con las marcas. La capacidad de estas tecnologías para generar experiencias más humanas y accesibles contribuye a reducir barreras de información, mejorar la toma de decisiones y fomentar un consumo más informado y confiado. Asimismo, la percepción de innovación y sostenibilidad (Kang & Hustvedt, 2014) asociada al uso responsable de la IA puede fortalecer la imagen corporativa y generar un impacto positivo en la sociedad, promoviendo relaciones de consumo más éticas y transparentes (Bonifacio et al., 2024).

Como futura línea de investigación, se propone realizar un estudio similar en el que se analicen mediante una ecuación estructural todas las variables propuestas, incluyendo la comunicación con IA como variable mediadora de la intención de compra y la lealtad del consumidor.

7. FINANCIACIÓN

Esta investigación no cuenta con financiación.

8. APORTACIÓN

Firmante 1

Conceptualización

X

Tratamiento de datos

X

Análisis formal

X

Investigación

X

Metodología

X

Supervisión

X

Validación

X

Visualización

X

Redacción (borrador)

X

Redacción

(revisión y edición)

X

9. CONFLICTO DE INTERESES

La persona firmante declara que no existe ningún conflicto de intereses.

10. DECLARACIÓN DE USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La autora declara no haber hecho uso de inteligencia artificial para la elaboración del artículo.

11. AGRADECIMIENTOS

Quiero expresar mi más profundo agradecimiento a la Dra. Laura Melendo, al Dr. Pedro Cuesta-Valiño y al Dr. Juan Ramón Cuadrado-Roura por su invaluable apoyo durante mi formación como investigadora. En especial, agradezco al Dr. Max Römer por impulsarme a participar en esta iniciativa. También extiendo mi gratitud a la Escuela Internacional de Doctorado de la UCJC por su constante apoyo, especialmente al Dr. Miguel Ángel Pérez.

12. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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Notas

[←1]

La omnicanalidad se basa en ofrecer servicios adaptados a la demanda específica de cada cliente en particular, independientemente del canal utilizado en cada momento (Cuesta-Valiño et al., 2024a; Alonso-García et al., 2023)

[←2]

SmartPLS es una herramienta que permite a los investigadores evaluar tanto el modelo de medición (relaciones entre constructos latentes y sus indicadores) como el modelo estructural (relaciones entre constructos latentes) (Hair et al., 2017)

Table of Contents

(Sin título)

(Sin título)

Inteligencia Artificial para una comunicación eficaz: efectos en la intención de compra y lealtad del consumidor de moda

Artificial Intelligence for effective communication: impact on consumer purchase intention and loyalty in fashion

7. FINANCIACIÓN

8. APORTACIÓN

9. CONFLICTO DE INTERESES

10. DECLARACIÓN DE USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

11. AGRADECIMIENTOS

Quiero expresar mi más profundo agradecimiento a la Dra. Laura Melendo, al Dr. Pedro Cuesta-Valiño y al Dr. Juan Ramón Cuadrado-Roura por su invaluable apoyo durante mi formación como investigadora. En especial, agradezco al Dr. Max Römer por impulsarme a participar en esta iniciativa. También extiendo mi gratitud a la Escuela Internacional de Doctorado de la UCJC por su constante apoyo, especialmente al Dr. Miguel Ángel Pérez.

12. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS