Modelo de segmentación para crear estrategias de publicidad y venta en el sector inmobiliario empleando análisis de datos

El objetivo principal de este estudio es diseñar un modelo con implementación tecnológica que permita crear segmentación, estrategias comerciales y personalizadas de los clientes interesados en adquirir vivienda. Asimismo, la compañía está interesado en identificar cual es el género que realizo la m...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad del Rosario
Repositorio:
Repositorio EdocUR - U. Rosario
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
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Identificación cliente
Análisis de negocios
Análisis de datos
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description El objetivo principal de este estudio es diseñar un modelo con implementación tecnológica que permita crear segmentación, estrategias comerciales y personalizadas de los clientes interesados en adquirir vivienda. Asimismo, la compañía está interesado en identificar cual es el género que realizo la mayor compra de inmuebles, teniendo en cuenta que la base de datos no contiene esta información detallada por lo cual se procedió a identificar el género a partir de los nombres de los compradores. En este sentido, para desarrollar este trabajo se utilizó la metodología de Crisp-DM a través de Algoritmo clustering usando el método K-Means, una de las ventajas que tiene este método es que tiene la capacidad de analizar bases de datos con más de diez mil registros. Se pudo concluir que, el análisis en este apartado muestra que la manufactura es una industria con ciertas ventajas competitivas en fortaleza económica, lo que no significa que la empresa sea líder en ciertos cambios, por lo que compañía enmarca la situación actual de lo que sucede en el mercado.
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spelling Maldonado, Ferney Alonso4522a952-41ac-40a9-ad2e-a24c7519c7b2-1Hernández Herrera, John AlexanderMagíster en Business AnalyticsPart time9478fc62-e94b-4068-87df-cb53b13fb757-12024-05-15T16:05:27Z2024-05-15T16:05:27Z2024-05-06El objetivo principal de este estudio es diseñar un modelo con implementación tecnológica que permita crear segmentación, estrategias comerciales y personalizadas de los clientes interesados en adquirir vivienda. Asimismo, la compañía está interesado en identificar cual es el género que realizo la mayor compra de inmuebles, teniendo en cuenta que la base de datos no contiene esta información detallada por lo cual se procedió a identificar el género a partir de los nombres de los compradores. En este sentido, para desarrollar este trabajo se utilizó la metodología de Crisp-DM a través de Algoritmo clustering usando el método K-Means, una de las ventajas que tiene este método es que tiene la capacidad de analizar bases de datos con más de diez mil registros. Se pudo concluir que, el análisis en este apartado muestra que la manufactura es una industria con ciertas ventajas competitivas en fortaleza económica, lo que no significa que la empresa sea líder en ciertos cambios, por lo que compañía enmarca la situación actual de lo que sucede en el mercado.The main objective of this study is to design a model with technological implementation that allows creating segmentation, commercial and personalized strategies of clients interested in acquiring living place. Likewise, the company is interested in identifying which gender made the largest purchase of real estate, taking into account that the database does not contain this detailed information, which is why the gender was identified from the names of the buyers. In this sense, to develop this work the Crisp-DM methodology was used through a clustering algorithm using the K-Means method. One of the advantages of this method is that it has the ability to analyze databases with more than ten thousand records. It was concluded that the analysis in this section shows that manufacturing is an industry with certain competitive advantages in economic strength, which does not mean that the company is a leader in certain changes, which is why the company. It frames the current situation of what is happening in the market.Amarilo99 ppapplication/pdfhttps://repository.urosario.edu.co/handle/10336/42568spaUniversidad del RosarioEscuela de AdministraciónEscuela de Ingeniería, Ciencia y TecnologíaMaestría en Business AnalyticsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 InternationalAbierto (Texto Completo)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Alayon, R. A., Moncada, D. A., Medina, V. H., & Rodríguez, J. E. (s/f). Estimación de rendimiento académico a través de técnicas para minería de datos. Alberto, C., Cardona, E., & Saint-Priest Velásquez, Y. (s/f). Characterization model of customer profile adapted to building sector with data mining: case study building company. Alejandra, P., Camargo, G., De, U., Andes, L., & De Ingeniería, F. (s/f). IMPLEMENTACIÓN DE UN MODELO MACHINE LEARNING PARA LA ESTIMACIÓN DEL VALOR DEL METRO CUADRADO DE UN INMUEBLE UBICADO EN CUNDINAMARCA. Business Intelligence aplicado al área de compras en la empresa. (s/f). Frank Oscar Gamarra Valencia. Cesar Moyano-Alulema, J. I. (s/f). Modelo de gestión por procesos para la comercialización de bienes inmuebles en urbanizaciones Ciencias económicas y empresariales Artículo de investigación. 6, 395–417. https://doi.org/10.23857/dc.v6i3.1225 Ghazzawi, A., & Alharbi, B. (2019). Analysis of Customer Complaints Data using Data Mining Techniques. Procedia Computer Science, 163, 62–69. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.12.087 Haya Pablo. 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IMPLEMENTACIÓN DE UN MODELO MACHINE LEARNING PARA LA ESTIMACIÓN DEL VALOR DEL METRO CUADRADO DE UN INMUEBLE UBICADO EN CUNDINAMARCABusiness Intelligence aplicado al área de compras en la empresa. (s/f). Frank Oscar Gamarra Valencia.Cesar Moyano-Alulema, J. I. (s/f). Modelo de gestión por procesos para la comercialización de bienes inmuebles en urbanizaciones Ciencias económicas y empresariales Artículo de investigación. 6, 395–417. https://doi.org/10.23857/dc.v6i3.1225Ghazzawi, A., & Alharbi, B. (2019). Analysis of Customer Complaints Data using Data Mining Techniques. Procedia Computer Science, 163, 62–69. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.12.087Haya Pablo. (2021). https://www.iic.uam.es/innovacion/metodologia-crisp-dm-ciencia-de-datos/Kaur, p., & Singh, M. (2023). Modelo de segmentación de clientes usando K-means.Kyocera. (2017). 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