Implementación de Inteligencia Artificial para el Perfilado de Clientes en Disan Colombia S.A.: Un Enfoque de Marketing Industrial
El proyecto consistió en la propuesta de implementación de un modelo web de perfilado de clientes en Disan Colombia S.A., empresa dedicada a la importación y distribución de materias primas químicas. La intervención buscó ser desarrollada en un periodo de seis meses, aplicando técnicas de inteligenc...
- Autores:
-
Fajardo Luque, Luz Adriana
Real Rojas, Diego Fernando
- Tipo de recurso:
- https://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad El Bosque
- Repositorio:
- Repositorio U. El Bosque
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/13661
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.12495/13661
- Palabra clave:
- Análisis de datos
Gestión de ventas
Inteligencia artificial
Marketing B2B
Psicología del consumidor
Segmentación de clientes
IA
382
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Sales management
Artificial intelligence
B2B marketing
Consumer psychology
Customer segmentation
AI
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El proyecto consistió en la propuesta de implementación de un modelo web de perfilado de clientes en Disan Colombia S.A., empresa dedicada a la importación y distribución de materias primas químicas. La intervención buscó ser desarrollada en un periodo de seis meses, aplicando técnicas de inteligencia artificial como K-means y Self-Organizing Maps para segmentar a los clientes industriales según sus patrones de compra y características demográficas. Se planteó la participación de los equipos de ventas y marketing, con el objetivo de personalizar las ofertas para los clientes más relevantes. La estrategia incluyó la recopilación y análisis de datos históricos de compras, con el fin de mejorar la efectividad de las campañas de ventas y optimizar la planificación de inventarios. Aunque se anticipó una mejor adaptación a las necesidades de los clientes, se reconocieron limitaciones en cuanto a la calidad de los datos y la capacitación del personal en el uso de las herramientas de inteligencia artificial. |
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La estrategia incluyó la recopilación y análisis de datos históricos de compras, con el fin de mejorar la efectividad de las campañas de ventas y optimizar la planificación de inventarios. Aunque se anticipó una mejor adaptación a las necesidades de los clientes, se reconocieron limitaciones en cuanto a la calidad de los datos y la capacitación del personal en el uso de las herramientas de inteligencia artificial.Profesional en Marketing y Transformación DigitalPregradoThe project consisted of a proposal to implement a customer profiling web model at Disan Colombia S.A., a company dedicated to importing and distributing chemical raw materials. The intervention aimed to be developed over a six-month period, applying artificial intelligence techniques such as K-means and SelfOrganizing Maps to segment industrial customers based on their purchasing patterns and demographic characteristics. The participation of the sales and marketing teams was proposed, with the goal of personalizing offers for the most relevant customers. The strategy involved collecting and analyzing historical purchasing data to improve the effectiveness of sales campaigns and optimize inventory planning. While the proposal anticipated a better adaptation to customer needs, limitations were recognized regarding data quality and staff training in the use of artificial intelligence tools.application/pdfAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Acceso abiertohttps://purl.org/coar/access_right/c_abf2http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Análisis de datosGestión de ventasInteligencia artificialMarketing B2BPsicología del consumidorSegmentación de clientesIA382Data analysisSales managementArtificial intelligenceB2B marketingConsumer psychologyCustomer segmentationAIImplementación de Inteligencia Artificial para el Perfilado de Clientes en Disan Colombia S.A.: Un Enfoque de Marketing IndustrialImplementation of Artificial Intelligence for Customer Profiling at Disan Colombia S.A.: An Industrial Marketing ApproachMarketing y Transformación DigitalUniversidad El BosqueFacultad de Ciencias Económicas y AdministrativasTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttps://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Carpio Martín, D. (2020). Mapas autoorganizados (Self-Organizing Maps) [Trabajo fin de grado, Universidad de Valladolid].Cely, L. (2024). Marketing y planificación en el comercio. Corporación Universitaria de Asturias.Clavijo, C. (2023, octubre 9). Maximiza la personalización en tu proceso de ventas con IA. Hubspot.es. https://blog.hubspot.es/sales/personalizacion-ventas-iaMartínez-López, F. J., & Casillas, J. (2013). Artificial intelligence-based systems applied in industrial marketing: An historical overview, current and future insights. Industrial Marketing Management, 42(4), 489-495. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2013.03.001Narestami, A. U., Suhartono, D., & Tarwoto. (2024). Implementation of K-Means Algorithm to Determine Marketing Strategy. Jurnal Media Informatika Budidarma, 8(2), 1200-1208. https://doi.org/10.30865/mib.v8i2.7335Nicotra, M. (2024, julio 9). AI Marketing: Predicción del Valor del Tiempo de Vida del Cliente para. BigProfiles. https://bigprofiles.com/es/ai-marketing-prediccion-del-valor-del-tiempo-de-vida-del-clientepara-aumentar-las-ventas/Romero, E., Gómez, J., Tantapoma, M., & Gonzales, O. (2024). La inteligencia artificial en la segmentación del cliente potencial: enfoque machine learning. Data and Metadata, 3, 305. https://doi.org/10.56294/dm2024305Rodríguez-Rabadán Benito, D. (2014). Proceso de decisión del consumidor: Factores explicativos del visionado de películas en sala de cine de los jóvenes universitarios españoles. Depósito Legal: B 17847- 2014.Zejjari, I., & Benhayoun, I. (2024). Artificial intelligence applications in marketing: The state of the art and hotspots over 20 years. In AI and Data Engineering Solutions for Effective Marketing.spaLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82000https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/3ac59799-4c22-4827-9ebd-de55e487760f/download17cc15b951e7cc6b3728a574117320f9MD51Anexo 1. 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