Plataforma móvil E-Commerce de ventas online para agro-veterinarias en el distrito La Jalca, Amazonas

Abstract

Esta investigación tuvo como propósito determinar el impacto de una plataforma móvil e-commerce de ventas online para agroveterinarias en el distrito La Jalca, Amazonas, contexto caracterizado por una economía agropecuaria y limitada digitalización comercial. Se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, de tipo aplicada y diseño preexperimental con pretest y postest en tres establecimientos. La muestra estuvo conformada por 77 participantes, seleccionados por muestreo aleatorio simple. Se emplearon cuestionarios estructurados con escala Likert, validados por juicio de expertos y confiabilidad mediante Alfa de Cronbach. Los datos fueron procesados en Microsoft Excel y SPSS, evaluándose las dimensiones de fiabilidad, seguridad, funcionalidad, usabilidad, eficiencia operativa y satisfacción del cliente. La plataforma fue desarrollada con CodeIgniter 4 y PHP 8.1, integrando jQuery, DataTables, la API de Mercado Pago para pagos electrónicos y la API de RENIEC para validación automática de identidad. El desarrollo se realizó bajo la metodología ágil SCRUM, implementándose 25 historias de usuario y 25 pruebas unitarias con una tasa de aprobación del 100%, garantizando la estabilidad y funcionalidad del sistema antes de su implementación. Los resultados evidenciaron un impacto positivo y significativo en todas las dimensiones evaluadas, incrementándose la media global de 2.49 (nivel deficiente) a 4.08 (nivel bueno), equivalente a una mejora del 63.8%. Las mayores variaciones se registraron en Eficiencia Operativa (76.1%), Funcionalidad (73.2%) y Satisfacción del Cliente (69.9%), seguidas de Fiabilidad (56.3%), Usabilidad (54.6%) y Seguridad (53.7%). Estos resultados confirman que la implementación de la plataforma móvil e-commerce optimizó significativamente la gestión de ventas online en las agroveterinarias del distrito La Jalca, Amazonas, mejorando la organización de pedidos, el control de inventario y la experiencia de compra de los usuarios.