Modelo cognitivo borroso para la caracterización de la percepción de la publicidad corporativa de Suramericana de Seguros S.A. en términos de patrones emocionales y atributos de marca
161 páginas
- Autores:
-
Henao Ocampo, Angélica María
Panesso Restrepo, Carolina
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/2316
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/2316
- Palabra clave:
- Percepción de marca
Patrones emocionales
Atributos de marca
Machine Learning
Señales bioeléctricas
Redes neuronales
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Esto ocasiona que las organizaciones cuenten con evaluaciones sesgadas y limitadas que dificultan la ejecución de estrategias de mercadeo que le apunten a que la percepción de marca de sus clientes sea acorde con la estrategia comunicativa de la entidad en un momento dado. Por consiguiente, caracterizar la percepción de marca de una entidad a través de pautas corporativas, haciendo uso de métodos no tradicionales del mercadeo basados en los principios de la inteligencia computacional, se convierte en una herramienta innovadora para las organizaciones dado que facilita la creación de estrategias de comunicación más acertadas y objetivas de acuerdo a lo que realmente perciben los consumidores. De esta manera, la presente investigación se fundamenta en el diseño y desarrollo de un modelo cognitivo borroso para la caracterización de la percepción de marca de una muestra de individuos, al estos estar expuestos a dos pautas publicitarias de una compañía aseguradora –una de carácter informativo y otra emocional-, con base a las emociones y los atributos de marca percibidos, haciendo uso de métodos cuantitativos como redes neuronales y lógica borrosa, y cualitativos como encuestas, con el fin último de evaluar la percepción de marca de una forma más objetiva e integral. Para el entrenamiento del modelo se tuvieron en cuenta las señales EEG provenientes de la actividad bioeléctrica cerebral de 4 expertos al estar expuestos a estímulos visuales representativos tanto de emociones -alegría, tristeza, miedo e ira- como de atributos de marca -confianza, experta, cercana, dinámica y latinoamérica-; para la validación del mismo, se tuvieron en cuenta las señales EEG de una muestra de individuos -hombres y mujeres entre 18 y 25 años-, expuestos a una publicidad corporativa audiovisual. Seguidamente, se diseñó un autoencoder útil para la reducción e identificación de las características más importantes de cada conjunto de señales; y posteriormente, se diseñaron diferentes redes neuronales de aprendizaje profundo que sirvieron como base para el aprendizaje del modelo teniendo en cuenta las señales provenientes de los expertos, lo cual arrojó unos pesos útiles para el reconocimiento efectivo de patrones emocionales y atributos de marca en pautas corporativas. Por último, teniendo en cuenta dichos pesos y las señales provenientes de los individuos de la muestra, se implementó el modelo cognitivo que generó efectividades mayores al 90% en la clasificación de patrones emocionales y del 82% en la clasificación de atributos de marca, y se elaboró a continuación un mapa borroso por individuo que permitió caracterizar la percepción de marca de cada uno de estos de manera exitosa; así mismo, al comparar dichos resultados con los arrojados por las encuestas, se encontraron relaciones frente a lo que los individuos expresaron haber percibido y lo arrojado por el modelo, aunque también hubo casos en donde los resultados divergían dada la subjetividad implícita en las encuestas y en los insumos de entrada utilizados por el modelo.PregradoIngeniero(a) Administrativo(a)application/pdfspaUniversidad EIAAdministrativa, Financiera, Sistemas y ComputaciónEnvigado (Antioquia, Colombia). Universidad EIA, 2019Ingeniería AdministrativaDerechos Reservados - Universidad EIA, 2019https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/El autor de la obra, actuando en nombre propio, hace entrega del ejemplar respectivo y de sus anexos en formato digital o electrónico y autoriza a la ESCUELA DE INGENIERÍA DE ANTIOQUIA, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995, y demás normas generales sobre la materia, utilice y use por cualquier medio conocido o por conocer, los derechos patrimoniales de reproducción, comunicación pública, transformación y distribución de la obra objeto del presente documento. PARÁGRAFO: La presente autorización se hace extensiva no sólo a las dependencias y derechos de uso sobre la obra en formato o soporte material, sino también para formato virtual, electrónico, digital, y en red, internet, extranet, intranet, etc., y en general en cualquier formato conocido o por conocer. EL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realiza sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARÁGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la ESCUELA DE INGENIERÍA DE ANTIOQUIA actúa como un tercero de buena fe.info:eu-repo/semantics/closedAccessAtribución-NoComercialhttp://purl.org/coar/access_right/c_14cbModelo cognitivo borroso para la caracterización de la percepción de la publicidad corporativa de Suramericana de Seguros S.A. en términos de patrones emocionales y atributos de marcaTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Percepción de marcaPatrones emocionalesAtributos de marcaMachine LearningSeñales bioeléctricasRedes neuronalesLógica difusaBrand perceptionEmotional patternsBrand attributesBioelectric signalsNeurons netsFuzzy logicADMI1183PublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82515https://repository.eia.edu.co/bitstreams/147621c2-3f80-4700-b24d-0de427051ba4/downloadda9276a8e06ed571bb7fc7c7186cd8feMD5211190/2316oai:repository.eia.edu.co:11190/23162023-07-25 17:08:48.003https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Derechos Reservados - Universidad EIA, 2019metadata.onlyhttps://repository.eia.edu.coRepositorio Institucional Universidad EIAbdigital@metabiblioteca.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 |