Ir al menú de navegación principal Ir al contenido principal Ir al pie de página del sitio
Repositorio de la Red Internacional de Investigadores en Competitividad

Innovación, Tecnología, IA y datos

Vol. 18 (2024): Sinergias del liderazgo mundial: fomento del crecimiento inclusivo, innovación en la IA, nearshoring y competitividad

Transformación Digital de las Mipymes: Evidencia del Impacto de las TIC ́s y el e-Marketing

Enviado
marzo 24, 2025
Publicado
2025-07-01

Resumen

El trabajo que se presenta estudia el efecto de las variables de adopción de Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) y el e-marketing sobre el rendimiento organizacional y la competitividad tecnológica de las micro, pequeñas y medianas empresas (Mipymes). El objetivo es determinar cómo estas variables influyen en las Mipymes, utilizando un diseño de investigación transversal con una muestra de 302 empresas ubicadas en el Estado de Aguascalientes, México. Se aplicó un Análisis Múltiple de la Varianza (MANOVA) para evaluar la interacción entre las variables. Los resultados indican que tanto la adopción de TIC como el e-marketing tienen un impacto significativo en el rendimiento y la competitividad, destacando que las empresas con altos niveles de adopción y e-marketing presentan mejores resultados. Este estudio resalta la importancia de integrar estrategias digitales para mejorar el desempeño empresarial.

Citas

  1. Allen, D., Given, L. M., Burnett, G., & Karanasios, S. (2019). Information behavior and information practices: a special issue for research on people’s engagement with technology. Journal of the Association for Information Science and Technology.
  2. Awa, H. O., Ojiabo, O. U., & Orokor, L. E. (2020). Integrated technology-organization-environment (T-O-E) taxonomies for technology adoption. Journal of Enterprise Information Management, 33(2), 301-333.
  3. Can, A., & Özlem, K. (2019). Comparison of Test Statistics of Nonnormal and Unbalanced Samples for Multivariate Analysis of Variance in terms of Type-I Error Rates. Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2019, Article ID 2173638.
  4. Chaffey, D. (2015). Digital Marketing: Strategy, Implementation and Practice. Pearson Education.
  5. Dalenius, T., & Hodges, J. L. (1959). Minimum Variance Stratification. Journal of the American Statistical Association, 54(285), 88–101.
  6. Ferraris, A., Mazzoleni, A., Devalle, A., & Couturier, J. (2019). Big data analytics capabilities and knowledge management: impact on firm performance. Management Decision, 57(8), 1923-1936.
  7. Ghobakhloo, M., Fathi, M., Iranmanesh, M., Maroufkhani, P., & Morales, M. E. (2021). Industry 4.0 ten years on: A bibliometric and systematic review of concepts, sustainability value drivers, and success determinants. Journal of Cleaner Production, 302, 127052.
  8. Hahs-Vaughn, D.L. (2016). Applied Multivariate Statistical Concepts. Routledge.
  9. Kotler, P., & Keller, K. L. (2016). Marketing Management. Pearson Pretice Hall.
  10. Parida, V., Sjödin, D., & Reim, W. (2020). Leveraging digitalization for advanced service business models: Reflections from a systematic literature review and research agenda. In Handbook of Digital Innovation. Edward Elgar Publishing.
  11. Porter, M. E., & Advantage, C. (1985). Creating and sustaining superior performance. Competitive
  12. advantage, 167, 167-206.
  13. Rogers, E.M. (2003). Diffusion of Innovations. New York: Free Press.
  14. Solano-Romo, L. I., Cortés-López, J. S., Bohorquez-Lopez, V. W., & Gómez-Reynoso, J. M. (2022). Entendiendo la adopción de e-marketing en micros, pequeñas y medianas empresas mexicanas. Innovar, 32(85), 19–32. https://doi.org/10.15446/innovar.v32n85.101123