Un modelo de segmentación sociodemográfica para los consumidores de un portafolio de productos y servicios enfocado en marketing digital
ilustraciones, diagramas
- Autores:
-
González Hernández, Gustavo Adolfo
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
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- Palabra clave:
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Bayoude, K., Ouassit, Y., Ardchir, S., & Azouazi, M. (2018a). How machine learning potentials are transforming the practice of digital marketing: State of the art. Periodicals of Engineering and Natural Sciences, 6(2), 373–379. https://doi.org/10.21533/pen.v6i2.526 Bayoude, K., Ouassit, Y., Ardchir, S., & Azouazi, M. (2018b). How machine learning potentials are transforming the practice of digital marketing: State of the art. Periodicals of Engineering and Natural Sciences, 6(2), 373–379. https://doi.org/10.21533/PEN.V6I2.526 Benton, M., Batalova, J., Davidoff-Gore, S., & Schmidt, T. (2021). COVID-19 and the State of Global Mobility in 2020. Migration Policy Institute & International Organization for Migration. https://publications.iom.int/books/covid-19-and-state-global-mobility-2020 Chinnamgari, S. K. (2019). R Machine Learning Projects. Implement supervised, unsupervised, and reinforcement learning techniques using R 3.5. 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Así, el tapabocas se convirtió en el accesorio más usado a nivel mundial y, empresas como las agencias publicitarias, pueden conocer qué personas lo usan a diario por medio de la aplicación de Machine Learning a sus estrategias de Marketing Digital. Para resaltar esta relación, esta tesis propone un modelo de segmentación sociodemográfica para los consumidores de una campaña de marketing digital de la agencia de publicidad “A” que ofrece al público un portafolio de tapabocas quirúrgicos desechables. Los datos utilizados son los aportados por el Instituto Nacional de Salud y el Ministerio de Salud sobre los casos positivos de Covid-19 en Colombia desde el 2 de marzo de 2020 hasta el 21 de diciembre de 2022. Metodológicamente, se realiza una clusterización bajo el método k-means. Como resultado, se obtuvieron 5 clústeres a partir de la programación por aprendizaje no supervisado de Machine Learning. Se concluye que la aplicación de modelos de Machine Learning L al Marketing Digital resulta ser efectiva para la clasificación de posibles grupos de usuarios de productos y servicios que se puedan ofrecer por estas plataformas como Facebook e Instagram (Texto tomado de la fuente)The COVID-19 pandemic, declared as such at the beginning of 2020, had serious impacts on everyday life. The world population had to adapt to new conditions, including the use of different physical and technological elements to contain the virus. Thus, the mask became the most used accessory worldwide and, companies such as advertising agencies, can know which people use it daily through the application of Machine Learning to their Digital Marketing strategies. To highlight this relationship, this thesis proposes a sociodemographic segmentation model for the consumers of a digital marketing campaign of the advertising agency "A" that offers the public a portfolio of disposable surgical masks. The data used are those provided by the National Institute of Health and the Ministry of Health on positive cases of Covid-19 in Colombia from March 2, 2020 to December 21, 2022. Methodologically, a clustering is performed under the k-means method. As a result, five clusters were obtained from Machine Learning unsupervised learning programming. It is concluded that the application of Machine Learning L models to Digital Marketing is effective for the classification of groups of users of products and services that can be offered by these platforms such as Facebook and Instagram.MaestríaMagíster en Ingeniería - AnalíticaÁrea Curricular de Ingeniería de Sistemas e Informáticaxiv, 70 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaMedellín - Minas - Maestría en Ingeniería - AnalíticaFacultad de MinasMedellín, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Medellín620 - Ingeniería y operaciones afines::629 - Otras ramas de la ingeniería000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::003 - SistemasMercadeo por internetInternet marketingMachine LearningUnsupervised LearningClusteringDigital marketingPandemicAprendizaje no supervisadoClusterizaciónMercadeo digitalPandemiaUn modelo de segmentación sociodemográfica para los consumidores de un portafolio de productos y servicios enfocado en marketing digitalA sociodemographic segmentation model for consumers of a portfolio of products and services focused on digital marketingTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMRedColLaReferenciaBayoude, K., Ouassit, Y., Ardchir, S., & Azouazi, M. (2018a). How machine learning potentials are transforming the practice of digital marketing: State of the art. Periodicals of Engineering and Natural Sciences, 6(2), 373–379. https://doi.org/10.21533/pen.v6i2.526Bayoude, K., Ouassit, Y., Ardchir, S., & Azouazi, M. (2018b). How machine learning potentials are transforming the practice of digital marketing: State of the art. Periodicals of Engineering and Natural Sciences, 6(2), 373–379. https://doi.org/10.21533/PEN.V6I2.526Benton, M., Batalova, J., Davidoff-Gore, S., & Schmidt, T. (2021). COVID-19 and the State of Global Mobility in 2020. Migration Policy Institute & International Organization for Migration. https://publications.iom.int/books/covid-19-and-state-global-mobility-2020Chinnamgari, S. K. (2019). R Machine Learning Projects. Implement supervised, unsupervised, and reinforcement learning techniques using R 3.5. 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