Estrategias digitales y relaciones comerciales del sector artesanal de la zona norte del cantón Santa Elena, provincia de Santa Elena, 2020

IF 0.2 Q4 EDUCATION & EDUCATIONAL RESEARCH

Revista Ciencias Pedagogicas e Innovacion Pub Date : 2021-12-21 DOI:10.26423/rcpi.v9i2.451

Karla Rengifo Matías, William Alberto Caiche Rosales, Livingston Gilberto González Rodríguez

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Abstract

La actividad comercial se vio agravada por la aparición del Covid-19, declarado como pandemia por la OMS en marzo de 2020. Esta investigación tiene como propósito identificar las estrategias digitales más adecuadas que impulsen las relaciones comerciales entre los artesanos de la zona norte del cantón Santa Elena y los clientes. Las actividades artesanales de estos productores se realizan a partir de materias primas provenientes de la agricultura, silvicultura y pesca, los bienes obtenidos se comercializan a través del canal directo; la comunicación tiene un incipiente uso de estrategias digitales, entre ellas: Facebook; WhatsApp, páginas web informativas y correo electrónico. El abordaje de esta problemática se realizó con un diseño metodológico correlacional, con investigación de enfoque mixto, la primera parte con la aplicación de observación participante y de entrevistas en profundidad a un panel de expertos, lo cual permitió identificar dimensiones de las variables y plantear la hipótesis; los resultados que se presentan corresponden a esta primera etapa, mismos que permitieron desde la discusión científica, proponer para los beneficiarios, un conjunto de estrategias digitales como: Machine Learning, Deep Learning, Business to Consumer y Business to Business acompañadas de un modelo de aplicación ajustado a la nueva realidad.

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圣埃琳娜省圣埃琳娜州北部地区手工业部门的数字战略和商业关系，2020年

新冠病毒的出现加剧了商业活动，世卫组织于2020年3月宣布新冠病毒为大流行。这项研究的目的是确定最合适的数字策略，以促进圣赫勒拿州北部工匠与客户之间的商业关系。这些生产者的手工业活动是从农业、林业和渔业的原材料中进行的，所得货物通过直接渠道销售；通信正在开始使用数字策略，包括：Facebook；WhatsApp、信息网站和电子邮件。解决这一问题的方法是采用相关的方法设计，采用混合方法进行研究，第一部分采用参与性观察和对专家小组的深入访谈，从而确定变量的维度并提出假设；所呈现的结果对应于第一阶段，这一阶段使科学讨论能够为受益人提出一套数字策略，如：机器学习、深度学习、商业对消费者和商业对商业，并辅之以适应新现实的应用模型。

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