EXPERIENCIA DEL CLIENTE, INTELIGENCIA DE MERCADOS Y ESTRATEGIAS
COMERCIALES DIGITALES: UN MODELO INTEGRADO PARA ORGANIZACIONES DE
SERVICIOS DE GUAYAS

CUSTOMER EXPERIENCE, MARKET INTELLIGENCE AND DIGITAL COMMERCIAL
STRATEGIES: AN INTEGRATED MODEL FOR SERVICE ORGANIZATIONS IN
GUAYAS

Autores:
¹Marcela
Guadalupe
Reinoso
Villacrés,
²Héctor
Patricio
Mera
Manotoa
y
³Hernán
Eduardo Paredes García.

¹ORCID ID:
https://orcid.org/0009-0004-3313-3181

²ORCID ID:
https://orcid.org/0000-0001-9911-4048

3
ORCID ID:
https://orcid.org/0009-0009-9863-1620

¹E-mail de contacto:
mreinoso@instituto-ohiggins.com

²E-mail de contacto:
hmera@instituto-ohiggins.com

³E-mail de contacto:
hparedes@instituto-ohiggins.com

Afiliación: ¹*²*³*Instituto Superior Tecnológico Bernardo O`Higgins, (Ecuador).

Artículo recibido: 29 de Abril del 2026.

Artículo revisado: 05 de Junio del 2026.

Artículo aprobado: 15 de Agosto del 2026.

¹Comunicadora Social en Comunicación Organizacional y Relaciones Públicas, graduada de la Universidad Internacional del Ecuador,
(Ecuador). Magíster en Comunicación Corporativa, graduada de la Universidad Tecnológica ECOTEC, (Ecuador).

²Licenciado en Mercadotecnia, graduado de la Universidad Tecnológica Equinoccial, (Ecuador). Magíster en Administración de Empresas
con especialidad en Gerencia de Proyectos, graduado de la Universidad Arturo Prat, (Chile). Magíster en Mercadotecnia, mención en
Gestión Digital, graduado de la Universidad Tecnológica Empresarial de Guayaquil, (Ecuador).

³Psicólogo Industrial, graduado de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador, (Ecuador). Magíster en
Dirección Estratégica de
Recursos Humanos, graduado de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador, (Ecuador).

Resumen

La
transformación
digital
ha
multiplicado
los
puntos
de
contacto
entre
clientes
y
organizaciones,
pero
la
disponibilidad
de
métricas no garantiza inteligencia comercial. El
objetivo de este estudio es diseñar un modelo
integrado
que
articule
experiencia
del
cliente,
customer
journey,
inteligencia
de
mercados
y
estrategias
comerciales
digitales
para
organizaciones de servicios de la provincia del
Guayas, Ecuador. Se plantea una investigación
aplicada de enfoque mixto y diseño secuencial.
El componente cuantitativo integra medición de
experiencia,
satisfacción,
engagement,
intención
de
recompra,
consistencia
entre
canales y métricas comerciales; el componente
cualitativo
incorpora
entrevistas,
journey
mapping y análisis de touchpoints. El resultado
científico
de
la
fase
de
diseño
es
el
Modelo
Integrado
de
Inteligencia
Comercial
Digital
y
Experiencia
del
Cliente
(MICD-EC),
estructurado en cinco capas: datos y mercado;
journey
y
touchpoints;
experiencia
y
segmentación;
estrategia
digital;
y
medición-
aprendizaje.
El
modelo
incorpora
una
matriz
segmento-journey-canal-acción,
un
tablero
de
indicadores y reglas para traducir evidencia en
decisiones. Se concluye que la contribución del
MICD-EC
reside
en
integrar
dominios
que
suelen gestionarse de forma fragmentada y en
proponer una ruta verificable de transferencia y
absorción.
La
validación
empírica
con
organizaciones
de
Guayas
constituye
la
fase
siguiente del proyecto.

Palabras
clave:
Experiencia
del
cliente,
Inteligencia de mercados, Marketing digital,
Customer journey, Omnicanalidad.

Abstract

Digital
transformation
has
multiplied
contact
points
between
customers
and
organizations,
but
the
availability
of
metrics
does
not
guarantee
commercial
intelligence.
The
objective of this study is to design an integrated
model
that
articulates
customer
experience,
customer
journey,
market
intelligence
and
digital
commercial
strategies
for
service
organizations
in
the
province
of
Guayas,
Ecuador. An applied investigation with a mixed
focus and sequential
design
is
being
planned.

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The
quantitative
component
integrates
measurement
of
experience,
satisfaction,
engagement, repurchase intention, consistency
between channels and commercial metrics; The
qualitative component incorporates interviews,
journey mapping and touchpoint analysis. The
scientific
result
of
the
design
phase
is
the
Integrated
Model
of
Digital
Commercial
Intelligence and Customer Experience (MICD-
EC), structured in five layers: data and market;
journey
and
touchpoints;
experience
and
segmentation;
digital
strategy;
and
measurement-learning. The model incorporates
a
segment-journey-channel-action
matrix,
a
table
of
indicators
and
rules
to
translate
evidence into decisions. It is concluded that the
contribution of the MICD-EC lies in integrating
domains that can be managed in a fragmented
way
and
in
proposing
a
verifiable
route
of
transfer
and
absorption.
Empirical
validation
with Guayas organizations constitutes the next
phase of the project.

Keywords:
Customer
experience,
Market
intelligence,
Digital
marketing,
Customer
journey, Omnichannel.

Sumário

A transformação digital multiplicou os pontos
de contato entre clientes e organizações, mas a
disponibilidade
de
detalhes
não
garante
inteligência comercial. O objetivo deste estúdio
é
projetar
um
modelo
integrado
que
articule
experiência
do
cliente,
jornada
do
cliente,
inteligência
de
mercados
e
estratégias
comerciais
digitais
para
organizações
de
serviços na província de Guayas, Equador. Se
planeja
uma
investigação
aplicada
de
abordagem
mista
e
de
design
sequencial.
O
componente
quantitativo
integra
medição
de
experiência, satisfação,
engajamento,
intenção
de
recompensa,
consistência
entre
canais
e
métricas comerciais; o componente qualitativo
incorpora entrevistas, mapeamento de jornada e
análise
de
pontos
de
contato.
O
resultado
científico
da
fase
de
design
é
o
Modelo
Integrado
de
Inteligência
Comercial
Digital
e
Experiência
do
Cliente
(MICD-EC),
estruturado em cinco capas: dados e mercado;
jornada
e
pontos
de
contato;
experiência
e
segmentação;
estratégia
digital;
e
meditação-
aprendizagem. O modelo incorpora uma matriz
de segmento de jornada de canal de ação, uma
tabela
de
indicadores
e
regras
para
traduzir
evidências
em
decisões.
Conclui-se
que
a
contribuição do MICD-EC reside na integração
de
domínios
que
são
geridos
de
forma
fragmentada e propõem um caminho verificável
de
transferência
e
absorção.
A
validação
empírica com organizações de Guayas constitui
a fase seguinte do projeto.

Palavras-chave:
Experiência
do
cliente,
Inteligência de mercados, Marketing digital,
Jornada do cliente, Omnicanalidad.

Introducción

La experiencia del cliente se ha convertido en
un objeto central de la gestión comercial porque
las
relaciones
entre
consumidores
y
organizaciones
se
despliegan
a
través
de
múltiples momentos, canales y actores. Verhoef
et
al.
(2009)
mostraron
que
la
experiencia
se
configura
por
factores
controlados
y
no
controlados
por
la
empresa;
posteriormente,
Lemon y Verhoef (2016) propusieron analizarla
a
través
del
customer
journey,
reconociendo
etapas
de
precompra,
compra
y
poscompra
y
múltiples
touchpoints.
Esta
perspectiva
desplaza el análisis desde la transacción aislada
hacia una trayectoria dinámica de interacción.

La gestión de la experiencia exige capacidades
organizacionales.
Homburg,
Jozić
y
Kuehnl
(2017) conceptualizan el customer
experience
management
como
una
capacidad
de
orden
superior
que
articula
orientación
cultural,
dirección estratégica y capacidades operativas.
En la esfera relacional, van Doorn et al. (2010)
señalan
que
el
engagement
incluye
conductas
más
allá
de
la
compra,
mientras
Kumar
y
Pansari (2016) demuestran que el engagement
puede
convertirse
en
fuente
de
ventaja
competitiva.
En
organizaciones
de
servicios,
donde
el
valor
se
coproduce
y
la
reputación
depende
de
interacciones
repetidas,
estas

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dimensiones
adquieren
especial
importancia.
La
expansión
de
estrategias
omnicanal
introduce un problema adicional: estar presente
en
varios
canales
no
equivale
a
ofrecer
una
experiencia
integrada.
Rahman
et
al.
(2022)
desarrollan
una
medición
de
experiencia
omnicanal
que incluye
valor, personalización,
servicio, consistencia y seguridad. Quach et al.
(2022)
muestran
que
la
consistencia
y
transparencia
del
servicio
influyen
en
flow,
riesgo percibido y lealtad. Chung et al, (2022)
vinculan
la
integración
entre
canales
con
experiencia
de
marca,
conveniencia,
satisfacción e intención de patronazgo. Barann
et
al.
(2020)
agregan
que
el
touchpoint
debe
tratarse
como
unidad
analítica
explícita
para
diseñar
y
evaluar
interacciones.
La
investigación
reciente
confirma
que
la
experiencia
omnicanal
afecta
engagement
y
lealtad,
aunque
sus
efectos
dependen
del
contexto y la etapa relacional (Rahman et al.,
2025); (Zhang et al., 2024).

Silva et al, (2024) muestran que las estrategias
omnicanal
deben
evaluarse
en
términos
de
conectividad,
integración
y
componentes
digitales,
y
Muthaffar
y
Vilches
(2023)
evidencian
que
la
satisfacción
con
el
journey
depende de cómo el cliente procesa opciones y
restricciones durante su trayectoria. La segunda
pieza
del
problema
es
la
capacidad
para
convertir
datos
en
inteligencia
comercial.
Länsiluoto
et
al.
(2019)
muestran
que
la
orientación
al
mercado
y
la
adopción
de
sistemas
de
medición
se
relacionan
con
desempeño en PYMES. Quinton et al. (2018)
proponen
una
orientación
digital
que
integra
aprendizaje,
orientación
de
mercado
y
emprendimiento.
Purwanti,
Lailyningsih
y
Suyanto (2022) reportan una relación positiva
entre
capacidad
de
marketing
digital
y
desempeño de MIPYMES, mientras Andrade et
al,
(2023)
encuentran
relaciones
entre
orientación
digital
al
mercado
y
desempeño
económico en PYMES de servicios. Merín et al,
(2024) amplían esta evidencia al mostrar que la
transformación
digital
puede
influir
en
el
desempeño mediante innovación del modelo de
negocio.
En
Guayas,
el
dinamismo
comercial
vuelve especialmente pertinente este problema.
El INEC reportó para 2024 un incremento de
3,5
%
en
las
ventas
empresariales
de
la
provincia
respecto
de
2023
y
la
ENEMDU
anual 2025 situó el empleo adecuado provincial
en
41,3
%.
Estas
cifras
no
constituyen
indicadores directos de experiencia del cliente,
pero
muestran
un
entorno
comercial
de
suficiente escala y complejidad para examinar
cómo
organizaciones
de
servicios
integran
mercado,
canales
digitales
y
relación
con
clientes.

La
brecha
que
aborda
este
trabajo
es
la
fragmentación entre tres campos: medición de
experiencia,
inteligencia
de
mercados
y
ejecución
digital.
Una
organización
puede
conocer
su
satisfacción,
monitorear
redes
y
ejecutar campañas sin integrar esas fuentes en
una arquitectura común de decisiones. Por ello,
el
objetivo
del
estudio
es
diseñar
un
modelo
integrado
de
inteligencia
comercial
digital
y
experiencia del cliente que permita diagnosticar
journeys,
segmentar
mercados,
priorizar
estrategias
digitales
y
medir
aprendizaje
comercial
en
organizaciones
de
servicios
de
Guayas.

Materiales y Métodos

Se
plantea
una
investigación
aplicada,
no
experimental,
de
enfoque
mixto
y
diseño
secuencial. La fase de diseño científico articula
revisión de literatura, modelación conceptual y
construcción de instrumentos; la fase empírica
posterior
contempla
diagnóstico
organizacional, levantamiento de información,
integración analítica, validación y pilotaje. La

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unidad organizacional corresponde a empresas
u
organizaciones
de
servicios
localizadas
en
Guayas
con
interacción
directa
o
digital
con
clientes
y
autorización
para
participar.
La
población
empírica
estará
constituida
por
organizaciones de servicios, clientes o usuarios
de
dichas
organizaciones
y
responsables
de
funciones
comerciales
o
de
marketing.
Las
organizaciones
se
seleccionarán
intencionalmente por relevancia,
accesibilidad
y
disponibilidad
de
datos.
Para
clientes
se
preferirá muestreo probabilístico cuando exista
marco muestral; cuando no exista, se aplicarán
cuotas y controles de composición, declarando
las
limitaciones
de
generalización.
El
documento metodológico no fija una cantidad
arbitraria de participantes antes de conocer el
universo accesible.

El
instrumento
de
experiencia
combinará
escalas
adaptadas
de
la
literatura
con
indicadores
contextuales.
Se
medirán
valor
percibido, facilidad, consistencia entre canales,
personalización,
confianza,
satisfacción,
engagement,
intención
de
recompra
y
recomendación.
El
customer
journey
se
reconstruirá
por
etapas,
objetivos
del
cliente,
touchpoints,
emociones,
fricciones,
tiempos
y
resultados.
La
capacidad
de
inteligencia
de
mercados
se
evaluará
mediante
generación,
integración,
interpretación
y
uso
de
información.
La
capacidad
digital
se
caracterizará
por
gestión
de
contenidos,
analítica,
segmentación,
uso
de
canales
y
experimentación.
Los
instrumentos
de
desarrollo
propio
serán
sometidos
a
juicio
experto y V de Aiken. Las escalas adaptadas se
pilotarán
y
se
evaluará
consistencia
interna
mediante alfa de Cronbach u omega. Cuando el
tamaño
muestral
lo
permita,
se
examinará
estructura
factorial
y
validez
convergente
y
discriminante.
Las
métricas
procedentes
de
plataformas
digitales
se
documentarán
con
fecha, definición, periodo y fuente para evitar
comparaciones espurias. El análisis cuantitativo
incluirá estadística descriptiva, comparación de
grupos, correlaciones y modelos multivariados.
Si la estructura de datos lo permite, se empleará
análisis
de
clusters
para
segmentación
y
regresión o modelos de ecuaciones estructurales
para
explorar
relaciones
entre
integración
de
canales, experiencia, satisfacción, engagement
y lealtad. En datos textuales se utilizará análisis
temático
y,
cuando
sea
pertinente,
análisis
de
sentimiento
asistido
computacionalmente
con
validación humana.

Los
hallazgos
cualitativos
y
cuantitativos
se
integrarán
por
triangulación.
Se
observarán
principios de consentimiento, minimización de
datos, anonimización y control de acceso. Los
datos identificables se mantendrán separados de
las
bases
analíticas.
No
se
realizarán
segmentaciones basadas en categorías sensibles
ni decisiones automáticas sin revisión humana.
El
uso
de
inteligencia
artificial
se
limitará
a
tareas
de
apoyo,
con
trazabilidad
de
prompts/procesos
cuando
corresponda
y
verificación humana de resultados.

Resultados y Discusión

El resultado científico de la fase de diseño es el
Modelo
Integrado
de
Inteligencia
Comercial
Digital y Experiencia del Cliente (MICD-EC).
El
modelo
se
organiza
en
cinco
capas
secuenciales
pero
iterativas.
La
primera
capa,
mercado
y
datos,
identifica
fuentes,
calidad,
permisos
y
variables.
La
segunda,
journey
y
touchpoints,
reconstruye
la
trayectoria
del
cliente y detecta momentos críticos. La tercera,
experiencia
y
segmentación,
integra
percepciones,
comportamiento
y
perfiles.
La
cuarta,
estrategia digital, traduce segmentos y
etapas
en
decisiones
sobre
contenido,
canal,
propuesta
y
secuencia.
La
quinta,
medición
y
aprendizaje,
convierte
resultados
en

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indicadores, alertas, experimentos y ajustes.
La
integración operativa del modelo se concreta en
una
matriz
segmento-journey-canal-acción.
Cada
fila
representa
una
combinación
entre
segmento, etapa del journey y touchpoint; las
columnas
registran
necesidad,
fricción,
indicador,
acción
recomendada,
responsable,
horizonte y evidencia de resultado. Esta matriz
evita que una estrategia digital sea seleccionada
únicamente
por
disponibilidad
tecnológica
o
tendencia de plataforma.

Figura 1.
Arquitectura del MICD-EC.

Fuente: Elaboración propia.

Tabla 1.
Resultados obtenidos.

Mercado y datos

¿Qué sabemos, con qué calidad y con qué
permiso?

Inventario, diccionario y matriz de
calidad.

Journey/touchpoints

¿Dónde ocurre la interacción y dónde aparecen
fricciones?

Mapa de journey y touchpoints críticos.

Experiencia/segmentación

¿Qué valoran los clientes y qué perfiles presentan
patrones distintos?

Índices de experiencia y segmentos.

Estrategia digital

¿Qué acción, contenido y canal corresponde a
cada situación?

Matriz segmento-journey-canal-acción.

Medición/aprendizaje

¿Qué cambió y qué debe ajustarse?

Tablero, alertas, pruebas y bitácora de
aprendizaje.

Fuente: elaboración propia.

El tablero del MICD-EC se estructura en tres
niveles.
El
primero
reúne
indicadores
de
experiencia
y
relación,
como
satisfacción,
esfuerzo, recomendación, confianza e intención
de recompra. El segundo integra indicadores de
journey
y
canal,
como
tiempos
de
respuesta,
resolución, consistencia, abandono y transición
entre touchpoints. El tercero incorpora métricas
comerciales
como
conversión,
recurrencia,
retención
o
crecimiento
relacional
cuando
la
organización
disponga
de
datos
válidos.
El
modelo no propone un índice universal único,
sino
un
conjunto
mínimo
adaptable
a
la
estrategia
de
cada
organización.
La
propuesta
incorpora
además
reglas
de
gobernanza.
Una
métrica
solo
puede
convertirse
en
indicador
estratégico si su definición, fuente, periodicidad
y
responsable
están
documentados.
Una
recomendación
automatizada
debe
ser
interpretable
y
revisada
por
una
persona
responsable. Una segmentación debe responder
a
una
finalidad
comercial
legítima
y
evitar
variables
sensibles.
Una
acción
digital
debe
vincularse
con
una
hipótesis
explícita
y
una
medida
de
resultado.
Estas
reglas
hacen
del
MICD-EC
un
sistema
de
aprendizaje
y
no
únicamente
un
dashboard.
La
arquitectura
propuesta es consistente con la idea de que la
experiencia se construye a través del journey y
no
en
un
único
contacto.
Lemon
y
Verhoef
(2016) y Verhoef et al. (2009) proporcionan la
base
para
conectar
etapas
y
touchpoints;
el
MICD-EC
extiende
esta
lógica
al
exigir
que
cada punto de contacto se relacione con datos,
segmento y decisión comercial. En este sentido,
coincide
con
Barann
et
al.
(2020),
quienes
señalan
la
necesidad
de
conceptualizar
el
touchpoint
de
forma
explícita
para
facilitar
diseño y evaluación. El modelo también dialoga
con
la
literatura
omnicanal.
Rahman
et
al.
(2022)
demuestran
que
la
experiencia
omnicanal
es
multidimensional
y
que
la

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consistencia
entre
canales
es
solo
una
de
sus
dimensiones. Quach et al. (2022) muestran que
consistencia y transparencia influyen en flow,
riesgo y lealtad. Chung et al. (2022) vinculan
integración
con
experiencia
de
marca
y
conveniencia.
Por
ello,
el
MICD-EC
evita
asumir
que
mayor
integración
tecnológica
siempre
produce
mejor
experiencia;
la
integración debe juzgarse por su utilidad para el
cliente
y
por
los
objetivos
de
la
relación.
La
relación
entre
experiencia
y
engagement
justifica incluir indicadores que trasciendan la
compra.
van
Doorn
et
al.
(2010)
y
Kumar
y
Pansari
(2016)
enfatizan
recomendación,
influencia,
feedback
y
participación.
La
evidencia más reciente de Rahman et al. (2025)
confirma
que
los
efectos
de
la
experiencia
omnicanal
sobre
engagement
varían
según
la
etapa relacional y características del cliente, lo
que
respalda
la
decisión
de
incorporar
segmentación
y
journey
antes
de
prescribir
acciones.

En
el
plano
de
capacidades,
el
MICD-EC
se
alinea con estudios que conectan orientación de
mercado, medición y capacidades digitales con
desempeño. Länsiluoto et al. (2019) evidencian
que los sistemas de medición median parte de la
relación
entre
orientación
al
mercado
y
desempeño
financiero.
Quinton
et
al.
(2018)
subrayan
la
relevancia
de
una
orientación
digital; Purwanti et al. (2022) y Andrade et al.
(2023)
reportan
relaciones
positivas
entre
capacidad
digital,
orientación
de
mercado
y
desempeño
en
PYMES.
Merín
et
al.
(2024)
muestran que la transformación digital requiere
cambios
en
el
modelo
de
negocio
para
traducirse
en
desempeño,
lo
cual
refuerza
el
énfasis
del
MICD-EC
en
capacidades
y
aprendizaje más que en herramientas aisladas.
La
principal
limitación
del
trabajo
es
que
los
resultados
presentados
corresponden
a
la
fase
de
diseño
científico
y
no
a
una
validación
empírica final.
Por tanto, no se afirma que el
MICD-EC
mejore causalmente el
desempeño.
La
fase
siguiente
deberá
estimar
fiabilidad,
validez, utilidad y posibles asociaciones entre
dimensiones
en
organizaciones
de
Guayas.
Asimismo,
la
heterogeneidad
sectorial
y
territorial
de
la
provincia
exige
precaución
al
generalizar resultados.

Conclusiones

El
estudio
propone
el
MICD-EC
como
una
arquitectura
para
integrar
experiencia
del
cliente, inteligencia de mercados y estrategias
comerciales
digitales
en
organizaciones
de
servicios.
Su
aporte
principal
consiste
en
convertir datos dispersos de clientes y canales
en
una
secuencia
verificable
de
diagnóstico,
interpretación,
priorización,
acción
y
aprendizaje. El modelo
se estructura en cinco
capas y produce cuatro instrumentos centrales:
mapa de journey y touchpoints, segmentación
analítica,
matriz
segmento-journey-canal-
acción y tablero de indicadores.

Esta
combinación
evita
tratar
la
experiencia
como
una
encuesta
aislada
o
el
marketing
digital
como
una
colección
de
métricas
de
plataforma.
La
propuesta
es
pertinente
para
Guayas por la escala y dinamismo de su entorno
comercial
y
por
la
necesidad
de
fortalecer
capacidades
de
lectura
de
mercado
en
organizaciones
de
servicios.
Sin
embargo,
su
efectividad
deberá
demostrarse
mediante
validación empírica, pilotaje y seguimiento de
decisiones.
La
futura
ejecución
del
P04
permitirá transformar este resultado de diseño
en
evidencia
aplicada
y
consolidar
rutas
de
transferencia y absorción institucional.

Referencias Bibliográficas

Abass, K. (2023). Internal control systems and
organizational
performance
in
small
and
medium
enterprises
(SMEs)
in
Nigeria.
African
Journal
of
Business
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Creative
Commons
Reconocimiento-No
Comercial
4.0
Internacional.
Copyright
©
Marcela
Guadalupe
Reinoso
Villacrés,
Héctor
Patricio
Mera
Manotoa
y
Hernán Eduardo Paredes García.

Declaraciones éticas y editoriales del artículo

Contribución de los autores (Taxonomía CRediT)

Marcela Guadalupe Reinoso Villacrés: conceptualización de la investigación, diseño metodológico, desarrollo del proceso investigativo, análisis
formal de los datos, redacción del borrador original del manuscrito, revisión crítica del contenido científico y supervisión general del
estudio.

Héctor Patricio Mera Manotoa: curación y organización de los datos, participación en la recolección de información, validación de los resultados
obtenidos y elaboración de representaciones gráficas y visualización de los datos.

Hernán Eduardo Paredes García: provisión de recursos académicos y materiales para el desarrollo del estudio, apoyo en la administración del
proyecto investigativo y revisión editorial del manuscrito antes de su publicación.

Declaración de conflicto de intereses

Los autores declaran que no existe conflicto de intereses en relación con la investigación presentada, la autoría del manuscrito ni la publicación del
presente artículo.

Declaración de financiamiento

La presente investigación no recibió financiamiento específico de agencias públicas, comerciales o de organizaciones sin fines de lucro. En caso de
existir financiamiento institucional o externo, este deberá ser declarado explícitamente por los autores en esta sección.

Declaración del editor

El editor responsable certifica que el proceso editorial del presente artículo se desarrolló conforme a los principios de integridad científica,
transparencia y buenas prácticas editoriales. El manuscrito fue sometido a un proceso de evaluación mediante revisión por pares doble ciego,
garantizando la confidencialidad de la identidad de los autores y revisores durante todo el proceso de dictamen académico. Asimismo, el editor
declara que el artículo cumple con los criterios científicos, metodológicos y éticos establecidos por la revista.

Declaración de los revisores

Los revisores externos que participaron en la evaluación del presente manuscrito declaran haber realizado el proceso de revisión de manera objetiva,
independiente y confidencial. Asimismo, manifiestan que no mantienen conflictos de interés con los autores ni con la investigación evaluada, y que
sus observaciones y recomendaciones se fundamentan exclusivamente en criterios científicos, metodológicos y académicos.

Declaración ética de la investigación

Los autores declaran que la investigación se desarrolló respetando los principios éticos de la investigación científica, garantizando la confidencialidad
de los datos y el respeto a los participantes del estudio. En los casos en que la investigación involucre seres humanos, los procedimientos deben
ajustarse a los principios éticos establecidos en la Declaración de Helsinki y a las normativas institucionales correspondientes.

Declaración sobre el uso de inteligencia artificial

Los autores declaran que el uso de herramientas de inteligencia artificial, en caso de haberse utilizado durante el proceso de investigación o redacción
del manuscrito, se realizó únicamente como apoyo técnico para mejorar la claridad del lenguaje o el análisis de información, manteniendo siempre la
responsabilidad intelectual sobre el contenido del artículo. Las herramientas de inteligencia artificial no fueron utilizadas como autoras del
manuscrito ni sustituyen la responsabilidad académica de los investigadores.

Disponibilidad de datos

Los datos que respaldan los resultados de esta investigación estarán disponibles previa solicitud razonable al autor de correspondencia, respetando las
normas éticas y de confidencialidad establecidas por la investigación.

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