Modelo de regresión lineal aplicado a la relación entre marketing digital y crecimiento de ventas en pequeñas empresas comerciales

Resumen

El presente estudio examina la relación entre la inversión en marketing digital y las ventas mensuales en pequeñas empresas comerciales, mediante la aplicación del modelo de regresión lineal simple como herramienta de análisis cuantitativo. El objetivo principal consiste en demostrar cómo este modelo estadístico permite identificar, cuantificar e interpretar la asociación entre ambas variables para fundamentar decisiones gerenciales basadas en evidencia. La metodología empleada corresponde a una revisión integrativa de literatura científica publicada entre 2020 y 2024, complementada con un ejercicio de análisis empírico sobre datos simulados coherentes con la realidad del sector comercial de pequeña escala. Los resultados evidencian una correlación positiva muy alta (r = 0.9920) entre las variables analizadas, con un coeficiente de determinación R² = 0.9841, lo que indica que el 98.41% de la variabilidad en ventas es explicada por la inversión en marketing digital. El coeficiente de pendiente obtenido (β1 = 5.17) sugiere que, por cada dólar adicional invertido en marketing digital, las ventas mensuales se incrementan en promedio USD 5.17. Estos hallazgos confirman la utilidad predictiva del modelo de regresión lineal como instrumento de planeación comercial y control de presupuesto. El estudio aporta evidencia académica y aplicada que respalda la integración de métodos estadísticos en la gestión de pequeñas empresas comerciales, contribuyendo al enfoque de toma de decisiones basada en datos.