Análisis de Redes Sociales e Impacto en Compras
## Id nRRSS. HorasRRSS. CompraRRSS RRSSinfluyecompra ContenidoMotivaCompra
## 1 1 NA NA Sí TikTok Videos demostrativos
## 2 2 NA NA Sí Instagram Publicidad de una marca
## 3 3 4 7 No
## 4 4 3 5 Sí TikTok Opiniones de otros usuarios
## 5 5 3 10 No
## 6 6 3 8 Sí Facebook Promociones y descuentos
## FactorRealizarCompra CuantaComprasUltimo3Mes
## 1 Descuento o promoción De 3 a 6 compras
## 2 Opiniones positivas de otros usuarios De 3 a 6 compras
## 3
## 4 Opiniones positivas de otros usuarios De 3 a 6 compras
## 5
## 6 Necesidad del producto De 1 a 3 compras
## QueProdHasComprado InfluyeRRSSenCompra
## 1 Tecnología Totalmente de acuerdo
## 2 Ropa y accesorios De acuerdo
## 3
## 4 Cosméticos y cuidado personal Ni de acuerdo ni en desacuerdo
## 5
## 6 Tecnología Ni de acuerdo ni en desacuerdo
## CofianzaRecomendacionRRSS HasInteractuadoRRSS TeLlevoaComprar
## 1 De acuerdo
## 2 De acuerdo
## 3
## 4 Ni de acuerdo ni en desacuerdo No
## 5
## 6 Ni de acuerdo ni en desacuerdo Sí No influyó en mi decisión
## DequeManeraInfluyo
## 1
## 2
## 3
## 4
## 5
## 6 Las grandes tiendas publican en redes sociales en las cuales como Facebook o instagran uno puede ver los comentarios y las experiencias de las personas asi nos damos cuenta si el producto que queremos comprar nos sirve o no.1. nRRSS
## nRRSS.
## Min. : 1.000
## 1st Qu.: 3.000
## Median : 3.000
## Mean : 3.606
## 3rd Qu.: 4.000
## Max. :15.000
## NA's :2
## [1] "Varianza: 3.01783047050037"## [1] "Desviación Estándar: 1.73719039558143"## [1] "Coeficiente de Variación (%): 48.1780803041251"2. Horas RRSS
## HorasRRSS.
## Min. : 1.000
## 1st Qu.: 4.000
## Median : 5.000
## Mean : 5.827
## 3rd Qu.: 8.000
## Max. :20.000
## NA's :2
## [1] "Varianza: 9.29014189693801"## [1] "Desviación Estándar: 3.04797340817436"## [1] "Coeficiente de Variación (%): 52.308454529725"3.Compra RRSS
## CompraRRSS n
## 1 No 13
## 2 Sí 93
4. InfluenciaRRSS
## RRSSinfluyecompra n
## 1 13
## 2 Facebook 12
## 3 Instagram 60
## 4 TikTok 20
## 5 Twitter 1
5. ContenidoMotivaCompra
## ContenidoMotivaCompra n
## 1 13
## 2 Opiniones de otros usuarios 24
## 3 Promociones y descuentos 33
## 4 Publicidad de una marca 11
## 5 Recomendación de algún influencer 6
## 6 Videos demostrativos 19
6. FactorRealizarCompra
## FactorRealizarCompra n
## 1 13
## 2 Descuento o promoción 41
## 3 Necesidad del producto 22
## 4 Opiniones positivas de otros usuarios 27
## 5 Recomendación de influencer 3
7. CuantoCompraUltimos 3 meses
## CuantaComprasUltimo3Mes n
## 1 13
## 2 + de 7 coompras 2
## 3 De 1 a 3 compras 72
## 4 De 3 a 6 compras 17
## 5 De 6 a 7 compras 2
8. QueProdHasComprado
## QueProdHasComprado n
## 1 13
## 2 Alimentos y bebidas 1
## 3 Cosméticos y cuidado personal 20
## 4 Hogar y decoración 6
## 5 Otros 18
## 6 Ropa y accesorios 39
## 7 Tecnología 9
8. InfluyeRRSSenCompra
## InfluyeRRSSenCompra n
## 1 13
## 2 De acuerdo 34
## 3 En desacuerdo 4
## 4 Ni de acuerdo ni en desacuerdo 37
## 5 Totalmente de acuerdo 12
## 6 Totalmente en desacuerdo 6
# 9. ConfianzaRecomendacionRRSS
## CofianzaRecomendacionRRSS n
## 1 13
## 2 De acuerdo 37
## 3 En desacuerdo 4
## 4 Ni de acuerdo ni en desacuerdo 46
## 5 Totalmente de acuerdo 4
## 6 Totalmente en desacuerdo 2
10. HasInteractuadoRRSS
## HasInteractuadoRRSS n
## 1 15
## 2 No 25
## 3 Sí 66
11. TeLLevoaComprar
## TeLlevoaComprar n
## 1 40
## 2 No influyó en mi decisión 13
## 3 No lo recuerdo 6
## 4 Sí, consideré comprar, pero no lo hice 14
## 5 Sí, realicé una compra 33
Modelo de Regresion lineal
## [1] "Coeficiente de Correlación Lineal (r): 0.1522"## [1] "Coeficiente de Determinación (R²): 0.0232"Coeficiente de Correlación Lineal (r): 0.1522Grado de Asociación: Positiva, pero extremadamente débil. Prácticamente no hay asociación entre la cantidad de redes que se usan y las horas invertidas en ellas.Coeficiente de Determinación (R^2): 0.0232 (El 2.32% del tiempo en horas se explica por la cantidad de redes sociales utilizadas).
Prediccion
## [1] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.02 horas/día."
## [2] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [3] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [4] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [5] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.51 horas/día."
## [6] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.02 horas/día."
## [7] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.51 horas/día."
## [8] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.51 horas/día."
## [9] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [10] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [11] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [12] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [13] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [14] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [15] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [16] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [17] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [18] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [19] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [20] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [21] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [22] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.02 horas/día."
## [23] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [24] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [25] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.02 horas/día."
## [26] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [27] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [28] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [29] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [30] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [31] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [32] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.02 horas/día."
## [33] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [34] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.02 horas/día."
## [35] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.02 horas/día."
## [36] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [37] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [38] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [39] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [40] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [41] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [42] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.51 horas/día."
## [43] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.51 horas/día."
## [44] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [45] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [46] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.51 horas/día."
## [47] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.51 horas/día."
## [48] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [49] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.02 horas/día."
## [50] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [51] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [52] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [53] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [54] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [55] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [56] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [57] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [58] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.02 horas/día."
## [59] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [60] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.02 horas/día."
## [61] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.02 horas/día."
## [62] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [63] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.02 horas/día."
## [64] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [65] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.51 horas/día."
## [66] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [67] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [68] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [69] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [70] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.06 horas/día."
## [71] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.06 horas/día."
## [72] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [73] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [74] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [75] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.02 horas/día."
## [76] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.51 horas/día."
## [77] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.06 horas/día."
## [78] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [79] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.06 horas/día."
## [80] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [81] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.02 horas/día."
## [82] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.06 horas/día."
## [83] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [84] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.06 horas/día."
## [85] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 4.57 horas/día."
## [86] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.99 horas/día."
## [87] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.02 horas/día."
## [88] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.02 horas/día."
## [89] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.06 horas/día."
## [90] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.51 horas/día."
## [91] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [92] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [93] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.51 horas/día."
## [94] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [95] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [96] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 6.02 horas/día."
## [97] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [98] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.54 horas/día."
## [99] "Predicción: Alguien con 3 redes sociales pasará aprox. 5.06 horas/día."2 Modelo de Regresion Lineal
##
## Call:
## glm(formula = Interaccion_Numerica ~ HorasRRSS., family = "binomial",
## data = df_interaccion)
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) 0.62305 0.52285 1.192 0.233
## HorasRRSS. 0.06069 0.08331 0.728 0.466
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 107.00 on 90 degrees of freedom
## Residual deviance: 106.44 on 89 degrees of freedom
## AIC: 110.44
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 4
# Prediccion Modelo 2
## [1] "Predicción: Probabilidad de interactuar con marcas según horas de uso"## Horas_Diarias Probabilidad_de_Interactuar
## 1 2 67.8 %
## 2 5 71.6 %
## 3 10 77.4 %- Conclusiones preguntas cualitativas
a)Lo que mas motiva a la gente en comprar son las promociones y descuento, ademas de las opiniones del resto, esto puede decir que la gente prefiere productos economicos bien clasificados antes que otras variables de medicion.
- La mayoria de la gente ha comprado en RRSS (al rededor del 90%), esto puede decir que, actualmente la gente se ve influenciada por RRSS para comprar.
- Podemos ver que la gente prefiere instagram, esto se podria dar por la masificacion y la popularidad de la aplicacion, esto se puede dar por la migracion digital, lo que significa que la RRSS mas utilizada con el tiempo va cambiando, como se vivio en Facebook con Instagram.
- Preguntas alternativas
- La gente mayoritariamente hace compras de 1 a 3 productos, esto podria decir que, actualmente la gente tiene comprar compulsivas ya que no es algo que sea repetitivamente durante el mes.
- La gente mayoritariamente ha interactuado con las publicidades en las RRSS, esto nos puede llevar a pensar en las estrategias de marketing usadas, la gente crea sus propios algoritmos de compra.
- Lo que la gente mas compra debido a las RRSS es la Ropa y accesorios, seguido con cosmeticos y cuidado personal, podemos pensar que la digitalizacion ha llevado a una persepcion mas rigida o ha un mayor cuidado personal
- Pregunta Ramificacion
- La mayoria de gente si se ha visto influenciada por las RRSS en las compras, esto nos da a conocer la masificacion de las RRSS y sobre las desiciones de las personas a la hora hacer compras.
- Preguntas Likert
- La gente tiene 2 opiniones mayoritarias, que no esta ni acuerdo ni desacuerdo y que esta de acuerdo, esto nos puede llevar a la conclusion que hay dos grupos predominando, los que comprar repetidamente y los que no.
- Este sigue un patron similar al de la confianza en comprar por las RRSS, podemos concluir que el nivel de confianza se ve reflejado en la influencia en la compra.
- Regresion lineal
Numero de RRSS y uso de horas diarias
- Demuestra que el tiempo de pantalla es independiente de la cantidad de plataformas. Es decir, una persona con solo 2 redes sociales puede pasar 8 horas inmersa en ellas (alta fidelización), mientras que alguien con 6 redes puede conectarse solo 3 horas al día de manera superficial.
Horas diarias y probabilidad de interactuar con el post
- el modelo predictivo arroja una tendencia marginalmente positiva: Un usuario con un consumo bajo (2 horas diarias) presenta una probabilidad de interacción del 67.8%. Este hallazgo es de alto valor analítico para el estudio, ya que derriba el mito de que “a mayor tiempo en pantalla, mayor engagement automático”. La conclusión clave es que el comportamiento del consumidor digital es selectivo: pasar más horas conectado incrementa de forma muy leve la propensión a interactuar, pero no garantiza el vínculo con las marcas.
- Conclusion del proyecto general Tras un análisis exhaustivo de los datos recopilados sobre el uso de redes sociales y su influencia en las decisiones de compra de los usuarios, se han identificado patrones de comportamiento que desmienten suposiciones tradicionales y revelan la verdadera dinámica del consumidor digital. Si bien las horas de uso no garantizan ventas, el modelo de regresión logística demostró que un mayor tiempo de navegación sí aumenta ligeramente la probabilidad de interactuar con las marcas (pasando de un 67.8% de probabilidad a las 2 horas, a un 77.4% a las 10 horas). El consumidor que pasa más tiempo conectado es más propenso a dar likes, comentar o guardar publicaciones, pero esta interacción es solo una fase de descubrimiento, no una garantía de conversión económica.