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Integración de KPIs en el customer journey digital
para mejorar la experiencia y conversión del cliente
Integrating KPIs into the digital customer journey to improve the
customer experience and conversion rates
Chávez-Rojas, Eva Rosario
1
Cedeño-Macías, Alexa María
2
https://orcid.org/0009-0002-4170-5819
https://orcid.org/0000-0003-1771-7983
echavezr@uteq.edu.ec
acedenom23@uteq.edu.ec
Ecuador, Quevedo, Universidad Técnica Estatal de
Quevedo.
Ecuador, Quevedo, Universidad Técnica Estatal de
Quevedo.
Castillo-Plaza, Iris Aracely
3
https://orcid.org/0000-0002-2595-7154
icastillop@uteq.edu.ec
Ecuador, Quevedo, Universidad Técnica Estatal de
Quevedo.
Autor de correspondencia
1
DOI / URL: https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v6/n2/240
Resumen: El estudio analiza la integración de los
indicadores clave de desempeño en el customer journey
digital y su relación con la experiencia y la conversión del
cliente en entornos de marketing digital. Se plantea la
necesidad de comprender cómo las métricas de
desempeño se articulan a lo largo del recorrido del
cliente para mejorar la toma de decisiones. Se aplicó una
revisión sistemática de la literatura, seleccionando
cincuenta artículos científicos de bases de datos
indexadas mediante un proceso estructurado. Los
resultados evidenciaron una concentración de
indicadores en las etapas de reconocimiento y
conversión, mientras que las fases de interacción y
retención presentaron menor desarrollo y
estandarización. Se identificó además una aplicación
fragmentada de las métricas, lo que limita su potencial
estratégico. La discusión permitió interpretar que la
experiencia del cliente actúa como un elemento
articulador entre los indicadores y los resultados
organizacionales. Se concluye que la integración de los
indicadores a lo largo del recorrido del cliente mejora la
comprensión del comportamiento del consumidor y
fortalece la conversión desde una perspectiva
estratégica.
Palabras clave: customer journey digital, indicadores
clave de desempeño, experiencia del cliente.
Research Article
Receptado: 23/Mar/2026
Aceptado: 15/Abr/2026
Publicado: 30/Abr/2026
Cita: Chávez-Rojas, E. R., Cedeño-Macías, A.
M., & Castillo-Plaza, I. A. (2026). Integración de
KPIs en el customer journey digital para
mejorar la experiencia y conversión del
cliente. Journal of Economic and Social
Science Research, 6(2), 57-
68. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v6/n2/2
40
Journal of Economic and Social Science
Research (JESSR)
https://economicsocialresearch.com
jessr@editorialgrupo-aea.com
info@editoriagrupo-aea.com
Nota del editor: Editorial Grupo AEA se
mantiene neutral con respecto a las
reclamaciones legales resultantes de
contenido publicado. La responsabilidad de
información publicada recae enteramente en
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© 2026. Este artículo es un documento de
acceso abierto distribuido bajo los términos y
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Commons, Atribución-NoComercial 4.0
Internacional.
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Artículo Científico
Abril – Junio 2026
Abstract:
This study analyzes the integration of key performance indicators in the digital
customer journey and their relationship with customer experience and conversion in
digital marketing environments. The research addresses the need to understand how
performance metrics are aligned across customer journey stages to improve decision
making. A systematic literature review was conducted, selecting fifty scientific articles
from indexed databases through a structured process. The results revealed a
concentration of indicators in the awareness and conversion stages, while interaction
and retention phases showed lower development and standardization. A fragmented
application of metrics was also identified, limiting their strategic potential. The
discussion indicated that customer experience acts as a connecting element between
performance indicators and organizational outcomes. It is concluded that integrating
indicators across the customer journey enhances the understanding of consumer
behavior and strengthens conversion from a strategic perspective.
Keywords: digital customer journey, key performance indicators, customer
experience.
1. Introducción
La transformación digital redefine de manera sustancial la forma en que las
organizaciones diseñan e implementan sus estrategias de marketing, impulsando un
cambio desde enfoques centrados en productos hacia modelos orientados al cliente y
fundamentados en datos dentro del Marketing digital. En este escenario, las empresas
enfrentan entornos altamente competitivos y dinámicos, donde la capacidad de
comprender el comportamiento del consumidor en tiempo real se convierte en un
factor clave para la generación de valor y la sostenibilidad organizacional. El Customer
journey adquiere relevancia como un marco conceptual que permite analizar el
conjunto de interacciones que un cliente mantiene con una marca a lo largo del tiempo.
Este enfoque reconoce que la experiencia del cliente se construye a partir de múltiples
puntos de contacto, tanto digitales como físicos, que influyen en su percepción y en
su decisión de compra (Lemon & Verhoef, 2016). Asimismo, estudios posteriores
destacan que el recorrido del cliente no sigue una secuencia lineal, sino que responde
a un proceso dinámico, iterativo y multicanal (Naranjo & Barcia, 2021). De esta forma
la medición del desempeño en entornos digitales se apoya en los Indicadores clave
de desempeño, los cuales permiten evaluar la efectividad de las estrategias de
marketing y su impacto en los resultados organizacionales. Estos indicadores facilitan
la transformación de datos en información relevante para la toma de decisiones,
especialmente en contextos donde la analítica de datos juega un papel central
(Järvinen & Karjaluoto, 2015; Saura, 2021).
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El avance de la Analítica de marketing ha fortalecido la capacidad de las
organizaciones para recopilar, procesar y analizar grandes volúmenes de información
provenientes de las interacciones digitales. Este enfoque permite comprender mejor
el comportamiento del consumidor, anticipar tendencias y optimizar estrategias en
tiempo real (Kannan & Li, 2017). No obstante, la creciente disponibilidad de datos
también plantea desafíos relacionados con la selección adecuada de indicadores y su
alineación con los objetivos estratégicos. Mediante perspectiva teórica la literatura
reciente destaca la importancia de integrar la experiencia del cliente con la medición
del desempeño. Investigaciones como las de Almeida (2022) y Becker y Jaakkola
(2020) subrayan que la experiencia del cliente constituye un constructo
multidimensional que influye directamente en la satisfacción, la lealtad y el valor del
cliente. En este sentido, los indicadores deben ser capaces de capturar no solo
resultados transaccionales, sino también aspectos relacionados con la percepción y
la interacción del cliente.
A pesar de estos avances y diversos estudios evidencian una fragmentación en el uso
de los indicadores a lo largo del customer journey. Mientras que algunas
investigaciones se centran en métricas de adquisición y conversión, otras abordan
indicadores de interacción o fidelización de manera aislada, lo que limita la
comprensión integral del desempeño del marketing digital (Saura, 2021; Basu et al.,
2023). Esta situación genera inconsistencias en la medición y dificulta la
comparabilidad de resultados entre estudios. Adicionalmente dentro de la literatura se
pone de manifiesto un énfasis predominante en métricas de corto plazo, tales como la
tasa de conversión o el retorno sobre la inversión, en detrimento de indicadores
asociados al valor del cliente a largo plazo, como la retención y el valor de vida del
cliente (Lemon & Verhoef, 2016; Kumar et al., 2016).
Este desequilibrio sugiere la necesidad de adoptar enfoques más integrales que
consideren el recorrido completo del cliente y su impacto en la sostenibilidad
organizacional. Por otra parte la incorporación de tecnologías emergentes como la
inteligencia artificial y el aprendizaje automático amplía las posibilidades de análisis
del customer journey, permitiendo una mayor personalización de las estrategias de
marketing y una mejor predicción del comportamiento del consumidor (Basu et al.,
2023; Huang & Rust, 2021). No obstante, estas tecnologías también incrementan la
complejidad en la gestión de datos y en la selección de indicadores relevantes, lo que
refuerza la necesidad de marcos conceptuales integradores. En este contexto se
identifica como problema científico la limitada integración de los indicadores clave de
desempeño en las distintas etapas del customer journey digital, así como su escasa
articulación con la experiencia y la conversión del cliente.
Esta problemática evidencia un vacío en la literatura, ya que no existe un consenso
claro sobre cómo estructurar y aplicar los indicadores de manera coherente a lo largo
del recorrido del cliente. En consecuencia el objetivo principal de este estudio es
analizar la integración de los indicadores clave de desempeño en el customer journey
digital y su relación con la experiencia y la conversión del cliente mediante una revisión
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sistemática de la literatura. Este trabajo busca contribuir al desarrollo del conocimiento
en marketing digital mediante la propuesta de un enfoque integrador que permita
alinear los indicadores con las etapas del customer journey, facilitando la toma de
decisiones estratégicas en entornos organizacionales orientados a datos.
2. Materiales y métodos
El presente estudio se desarrolló bajo un enfoque cualitativo mediante una revisión
sistemática de la literatura, orientada a analizar la integración de los indicadores clave
de desempeño en el Customer journey digital y su relación con la experiencia y la
conversión del cliente. Se adoptó un diseño no experimental de tipo descriptivo y
analítico, ya que se examinaron investigaciones previas sin manipulación de variables,
con el propósito de identificar patrones, tendencias y vacíos en el campo de estudio.
El nivel de investigación fue explicativo, al buscar comprender las relaciones entre los
indicadores de desempeño y las distintas etapas del recorrido del cliente en entornos
digitales.
La revisión sistemática se llevó a cabo siguiendo el protocolo metodológico de
PRISMA, el cual permitió estructurar de manera rigurosa las fases de identificación,
selección, elegibilidad e inclusión de los estudios. Se definieron previamente las
preguntas de investigación y los criterios de búsqueda, con el fin de garantizar la
transparencia y replicabilidad del proceso. Las bases de datos utilizadas fueron
Scopus, Web of Science y MDPI, debido a su reconocimiento en la indexación de
revistas científicas de alto impacto en áreas relacionadas con el Marketing digital y la
Analítica de marketing. Se diseñó una estrategia de búsqueda basada en palabras
clave en inglés, considerando combinaciones mediante operadores booleanos.
Las ecuaciones de búsqueda incluyeron términos como “customer journey”, “key
performance indicators”, “digital marketing”, “marketing analytics” y “customer
experience”. La búsqueda se limitó a los campos de título, resumen y palabras clave,
con el objetivo de asegurar la pertinencia temática de los estudios seleccionados. El
período de análisis comprendió publicaciones entre 2018 y 2025, lo que permitió
capturar la evolución reciente del campo. La población de estudio estuvo constituida
por artículos científicos indexados en revistas clasificadas en los cuartiles Q1 a Q4,
seleccionados por su relevancia en la temática.
Se establecieron criterios de inclusión que consideraron estudios empíricos, teóricos
y revisiones relacionadas con indicadores de desempeño, customer journey y analítica
de marketing en entornos digitales. Se excluyeron documentos no científicos,
publicaciones duplicadas, estudios sin acceso a texto completo y aquellos que no
abordaban directamente la relación entre métricas e interacción del cliente. Como
resultado del proceso de selección, se incluyeron cincuenta artículos para el análisis
final. El proceso de selección de los estudios se estructuró en cuatro fases. En la fase
de identificación se recuperaron inicialmente ciento veinte registros de las bases de
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datos. En la fase de depuración se eliminaron veinte registros duplicados. En la fase
de cribado se analizaron los títulos y resúmenes de cien estudios, excluyéndose
cuarenta por falta de pertinencia temática. En la fase de elegibilidad se evaluaron
sesenta artículos a texto completo, de los cuales diez fueron descartados por no
cumplir con los criterios establecidos. Finalmente, cincuenta estudios fueron incluidos
en la revisión sistemática.
Tabla 1
Fases del proceso de selección de estudios
Fase
Descripción
Número de estudios
Identificación
Registros encontrados en bases de datos
120
Depuración
Eliminación de duplicados
100
Cribado
Evaluación de títulos y resúmenes
60
Elegibilidad
Evaluación de texto completo
50
Inclusión
Estudios finales analizados
50
Nota: (Autores, 2026).
Fase Descripción Número de estudios Identificación Registros encontrados en bases
de datos 120 Depuración Eliminación de duplicados Cribado Evaluación de títulos y
resúmenes Elegibilidad Evaluación de texto completo Inclusión Estudios finales
analizados 100 60 50 50 Para la extracción de información se elaboró una matriz de
sistematización que permitió organizar los datos relevantes de cada estudio. Las
variables analizadas incluyeron autor, año de publicación, objetivo, metodología, tipo
de indicadores, etapa del customer journey y principales hallazgos. Esta matriz facilitó
la comparación entre estudios y la identificación de patrones en el uso de indicadores
de desempeño. El análisis de los datos se realizó mediante técnicas de análisis
descriptivo, comparativo y temático. El análisis descriptivo permitió identificar la
frecuencia y distribución de los indicadores en las distintas etapas del customer
journey.
El análisis comparativo se utilizó para contrastar enfoques metodológicos y resultados
entre estudios. El análisis temático permitió agrupar los hallazgos en categorías
relacionadas con la experiencia del cliente, la conversión y la analítica de marketing.
En cuanto a los aspectos éticos la investigación se basó exclusivamente en fuentes
secundarias de acceso público, por lo que no implicó la participación directa de sujetos
humanos ni el uso de datos sensibles. Se respetaron los principios de integridad
académica y citación adecuada de las fuentes, garantizando la transparencia del
proceso de investigación. No fue necesario contar con autorización de comités de
ética debido a la naturaleza documental del estudio. La rigurosidad metodológica se
aseguró mediante la aplicación de criterios de calidad en la selección de los estudios,
priorizando publicaciones indexadas en bases de datos reconocidas.
La replicabilidad del estudio se garantizó mediante la descripción detallada del
proceso de búsqueda, selección y análisis, lo que permite que otros investigadores
puedan reproducir el procedimiento y contrastar los resultados obtenidos. El uso del
protocolo PRISMA y la sistematización de la información permitieron consolidar un
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enfoque metodológico sólido, alineado con los estándares de publicaciones científicas
de alto impacto. Este diseño facilitó la identificación de tendencias, vacíos de
investigación y oportunidades para el desarrollo de modelos integradores que vinculen
los indicadores clave de desempeño con las etapas del customer journey digital.
3. Resultados
Los resultados obtenidos a partir de la revisión sistemática permitieron analizar de
manera estructurada la integración de los indicadores clave de desempeño dentro del
Customer journey digital y su relación con la experiencia y la conversión del cliente. El
análisis de los cincuenta artículos seleccionados evidenció una tendencia hacia la
medición del desempeño centrada en resultados de corto plazo, así como una limitada
articulación de los indicadores a lo largo de las distintas etapas del recorrido del
cliente. Estos hallazgos respondieron directamente al objetivo del estudio, orientado a
comprender la relación entre métricas, experiencia y resultados organizacionales.
3.1. Distribución de estudios según etapas del customer journey
La clasificación de los estudios según las etapas del customer journey permitió
identificar patrones en la literatura. Como se muestra en la tabla 2, se observó una
mayor concentración de investigaciones con enfoque integral, aunque una proporción
significativa abordó etapas específicas del recorrido.
Tabla 2
Distribución de artículos según etapas del customer journey
Etapa del customer journey
Número de artículos
Porcentaje (%)
Todas las etapas
22
44
Awareness–Conversión
7
14
Consideración–Retención
5
10
Enfoque general sin etapa específica
11
22
Otras combinaciones
5
10
Total
50
100
Nota: (Autores, 2026).
Como se muestra en la tabla 2, el 44% de los estudios analizó el recorrido completo
del cliente, lo que reflejó un avance hacia enfoques holísticos. Sin embargo, el 56%
restante evidenció una aproximación fragmentada, centrada en fases específicas, lo
que coincide con lo planteado por Naranjo & Barcia (2021), quienes señalaron la falta
de integración en el análisis del customer journey en entornos digitales.
3.2. KPIs predominantes por etapa del customer journey
El análisis de los estudios permitió identificar los indicadores más utilizados en cada
etapa del recorrido del cliente. En la tabla 3 se presentan los KPIs predominantes
según la fase analizada.
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Tabla 3
KPIs predominantes por etapa del customer journey
Etapa
KPIs principales
Enfoque
Awareness
Impresiones, alcance, tráfico web, tasa de clics
Visibilidad
Consideración
Tiempo en página, tasa de rebote, engagement
Interacción
Conversión
Tasa de conversión, costo por adquisición, retorno de inversión
Resultados
Retención
Valor del cliente, tasa de retención, recompra
Fidelización
Nota: (Autores, 2026).
En la tabla 3 se evidenció que los indicadores asociados a la visibilidad y la conversión
presentaron mayor recurrencia en la literatura, lo que coincide con los planteamientos
de Järvinen & Karjaluoto (2015), quienes destacaron la importancia de las métricas
digitales en la evaluación del desempeño de marketing. En contraste, los indicadores
de retención mostraron menor desarrollo y estandarización.
3.3. Frecuencia de uso de KPIs en la literatura
El análisis comparativo permitió identificar los indicadores más recurrentes en los
estudios revisados. Los resultados indicaron que los KPIs más utilizados fueron los
siguientes:
• Tasa de clics;
• Tráfico web;
• Tasa de conversión;
• Retorno de inversión;
• Engagement.
Por otro lado, los indicadores menos abordados incluyeron:
• Valor del cliente a largo plazo;
• Tasa de retención;
• Tasa de abandono.
Estos resultados evidenciaron una orientación predominante hacia métricas de corto
plazo, lo que fue consistente con lo señalado por Saura (2021), quien advirtió sobre la
tendencia a priorizar indicadores operativos en detrimento de métricas estratégicas.
3.4. Relación entre KPIs, experiencia y conversión del cliente
El análisis de los estudios permitió establecer relaciones entre los indicadores de
desempeño, la experiencia del cliente y la conversión. Se identificaron tres hallazgos
principales:
1. Los indicadores de interacción influyeron directamente en la percepción de la
experiencia del cliente;
2. Los indicadores de conversión se asociaron con resultados económicos y
desempeño organizacional;
3. Los indicadores de retención se vincularon con la fidelización y el valor del
cliente a largo plazo.
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Estos resultados coincidieron con los planteamientos de Lemon y Verhoef (2016),
quienes señalaron que la experiencia del cliente se construye a partir de múltiples
interacciones a lo largo del recorrido. Asimismo, Kannan y Li (2017) destacaron que
la integración de datos y métricas permite mejorar la toma de decisiones y optimizar
los resultados de marketing.
3.5. Síntesis de hallazgos principales
La revisión sistemática permitió sintetizar los principales resultados del estudio en los
siguientes aspectos:
• Existió una alta concentración de indicadores en las etapas de awareness y
conversión;
• Se evidenció una menor estandarización en la etapa de retención;
• Se identificó una fragmentación en el uso de KPIs a lo largo del customer
journey;
• Se observó una creciente incorporación de herramientas de analítica de
marketing;
• Se confirmó la relevancia de la experiencia del cliente como factor determinante
en la conversión.
En conjunto, los resultados evidenciaron la necesidad de desarrollar enfoques
integradores que permitan alinear los indicadores clave de desempeño con las
distintas etapas del customer journey digital, fortaleciendo la relación entre la medición
del desempeño, la experiencia del cliente y los resultados organizacionales.
4. Discusión
Los resultados obtenidos evidencian que la integración de los indicadores clave de
desempeño en el Customer journey digital continúa siendo limitada y fragmentada en
la literatura reciente. Este hallazgo se interpreta en consonancia con investigaciones
actuales que sostienen que el análisis del recorrido del cliente aún se desarrolla bajo
enfoques parciales, dificultando la comprensión integral de la experiencia del
consumidor (Reitsamer et al., 2024). En este sentido, la predominancia de estudios
centrados en etapas específicas refleja una brecha entre el enfoque teórico del
customer journey como proceso dinámico y su aplicación práctica en la medición del
desempeño.
La concentración de indicadores en las etapas de awareness y conversión pone en
evidencia una orientación hacia métricas de corto plazo, lo que limita la capacidad de
las organizaciones para generar valor sostenible. Este comportamiento es consistente
con tendencias recientes en marketing digital, donde los indicadores más utilizados
continúan siendo aquellos vinculados a resultados inmediatos como tráfico, clics y
conversiones. Esta situación refuerza la crítica planteada en estudios
contemporáneos, que advierten sobre la necesidad de integrar métricas estratégicas
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que capturen el valor del cliente a largo plazo y no únicamente su comportamiento
transaccional.
La relación identificada entre los indicadores, la experiencia del cliente y la conversión
confirma que la experiencia se posiciona como un elemento central en la
interpretación del desempeño del marketing digital. Investigaciones recientes
destacan que los indicadores asociados al customer journey permiten medir la calidad
de la experiencia en cada punto de contacto, facilitando la identificación de
oportunidades de mejora . Esta evidencia respalda la idea de que la experiencia del
cliente actúa como un mecanismo mediador entre las acciones de marketing y los
resultados organizacionales, fortaleciendo la conexión entre métricas operativas y
desempeño estratégico (Herrera-Sánche et al., 2024).
El desarrollo de la Analítica de marketing impulsa una mayor capacidad para
interpretar datos y optimizar decisiones. Sin embargo, los resultados muestran que la
disponibilidad de información no garantiza su correcta integración en el análisis del
customer journey. Estudios recientes señalan que la toma de decisiones basada en
datos requiere una alineación efectiva entre tecnología, estrategia y gestión
organizacional para generar valor (Quiñonez-Cabeza et al., 2025). Esta evidencia
permite interpretar que el desafío no radica únicamente en la recopilación de datos,
sino en su adecuada estructuración y vinculación con objetivos estratégicos.
La falta de estandarización en la selección de indicadores, especialmente en las
etapas de consideración y retención, constituye uno de los principales aportes críticos
de este estudio. Investigaciones recientes destacan que la medición del customer
journey debe considerar indicadores específicos para cada etapa, ya que las métricas
generales no permiten identificar con precisión los puntos críticos de la experiencia .
Esta situación explica la heterogeneidad encontrada en los estudios analizados y la
dificultad para establecer comparaciones entre investigaciones (Bravo-Bravo et al.,
2025).
Una valoración crítica de los resultados permite identificar que el enfoque fragmentado
en la medición del desempeño limita la comprensión del comportamiento del
consumidor en entornos digitales complejos. Estudios recientes sugieren que el
análisis del customer journey requiere modelos avanzados capaces de integrar datos
secuenciales y múltiples puntos de contacto, lo que permite mejorar la predicción del
comportamiento de compra y optimizar las estrategias de marketing (Jara-Álvarez et
al., 2025). Esta perspectiva refuerza la necesidad de avanzar hacia enfoques
analíticos más integrales.
El alcance del presente estudio se centra en la identificación de patrones y tendencias
en la literatura, lo que permite proponer una visión integradora de los indicadores en
el customer journey digital. No obstante, se reconocen limitaciones asociadas a la
naturaleza de la revisión sistemática, ya que los resultados dependen de los enfoques
metodológicos y contextos de los estudios analizados. La diversidad de métricas y
metodologías identificadas también limita la posibilidad de establecer
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generalizaciones universales, lo que sugiere la necesidad de estudios empíricos que
validen los hallazgos en contextos específicos.
Las implicaciones de los resultados se interpretan en un contexto más amplio, donde
la transformación digital exige una mayor integración entre la medición del desempeño
y la experiencia del cliente. El uso de indicadores alineados con cada etapa del
customer journey permite mejorar la toma de decisiones, optimizar recursos y
fortalecer la relación con el cliente. Desde esta perspectiva, la integración de
indicadores no solo representa un avance metodológico, sino también una
herramienta estratégica para la gestión organizacional.
Las futuras líneas de investigación se orientan hacia el desarrollo de modelos que
integren tecnologías emergentes como la inteligencia artificial y el análisis de grandes
volúmenes de datos en la medición del customer journey. Investigaciones recientes
destacan que el uso de analítica avanzada permite comprender patrones de
comportamiento más complejos y mejorar la personalización de las estrategias de
marketing. Este enfoque abre nuevas oportunidades para profundizar en la relación
entre indicadores, experiencia y conversión.
En síntesis, los resultados del estudio confirman que la integración de los indicadores
clave de desempeño en el customer journey digital constituye un desafío relevante en
la investigación actual. La evidencia sugiere la necesidad de adoptar enfoques más
integrales que permitan articular las métricas a lo largo del recorrido del cliente,
fortaleciendo la relación entre la experiencia del cliente y los resultados
organizacionales en entornos digitales.
5. Conclusiones
El presente estudio permitió analizar de manera integral la relación entre los
indicadores clave de desempeño y el customer journey digital, evidenciando que la
medición del desempeño en marketing digital continúa caracterizándose por un
enfoque fragmentado y predominantemente orientado a resultados de corto plazo. Los
hallazgos confirmaron que los indicadores se concentran principalmente en las etapas
de reconocimiento y conversión, mientras que las fases intermedias y, especialmente,
la retención presenta menor desarrollo y estandarización, lo que limita la comprensión
completa del comportamiento del cliente.
En relación con el objetivo planteado se identificó que la integración de los indicadores
a lo largo del recorrido del cliente constituye un elemento clave para mejorar la
experiencia y la conversión. Se evidenció que los indicadores deben interpretarse
como un sistema interconectado que refleja la evolución del cliente en cada punto de
contacto, permitiendo comprender cómo las interacciones iniciales influyen en las
decisiones posteriores.
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El estudio también permitió establecer que la experiencia del cliente actúa como un
factor articulador entre las métricas operativas y el desempeño estratégico. Este
resultado demuestra que la optimización de los indicadores impacta no solo en la
conversión, sino también en la percepción del cliente y en su comportamiento futuro,
lo que refuerza la necesidad de adoptar una visión de largo plazo en la gestión del
marketing digital.
Desde una perspectiva teórica la investigación aporta un enfoque integrador que
vincula los indicadores clave de desempeño con las etapas del customer journey
digital, contribuyendo a reducir la fragmentación existente en la literatura. Este aporte
fortalece el desarrollo conceptual del marketing digital y abre nuevas posibilidades
para la construcción de modelos analíticos más coherentes. En el ámbito práctico con
los resultados se evidencian la necesidad de que las organizaciones alineen sus
indicadores con los objetivos estratégicos y con la experiencia del cliente.
La integración de métricas a lo largo del recorrido del cliente favorece la toma de
decisiones basada en datos y mejora la eficiencia de las estrategias digitales. En
síntesis el principal aporte del estudio radica en la propuesta de una visión integradora
que articula la medición del desempeño con la experiencia y la conversión del cliente,
estableciendo una base sólida para futuras investigaciones y para el desarrollo de
prácticas más efectivas en marketing digital.
CONFLICTO DE INTERESES
“Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses”.
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