Determinación de las variables culturales y técnicas para la construcción de la fase diagnóstica de un Software piloto para la planeación estratégica publicitaria

El presente artículo es uno de los resultados de investigación del Proyecto: Modelo semiótico de planeación estratégica fase III, financiado por la Universidad Jorge Tadeo Lozano en el que se busca establecer variables de entrada para la construcción del módulo de diagnóstico del Software piloto S-M...

Full description

Autores:

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2022

Institución:: Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano

Repositorio:: Expeditio: repositorio UTadeo

Idioma:: spa

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description	El presente artículo es uno de los resultados de investigación del Proyecto: Modelo semiótico de planeación estratégica fase III, financiado por la Universidad Jorge Tadeo Lozano en el que se busca establecer variables de entrada para la construcción del módulo de diagnóstico del Software piloto S-Mood que apoya los procesos de planeación estratégica publicitaria. El nombre del Software surge tras la fase anterior de esta investigación (Sánchez et al., 2018) y recoge dos aspectos centrales del modelo semiótico de planeación; la primera, la semiótica como campo teórico y conceptual que se proyecta al planning, la segunda, la emocionalidad de la que se parte para identificar y perfilar los consumidores o usuarios de las marcas productos o servicios. El punto de partida para establecer las variables fue el análisis de los procesos de trabajo con casos reales de los premios Effie College Colombia 2018 y 2019, en especial, los casos con los que el grupo investigador obtuvo dos premios oro (no se nombran por confidencialidad). A partir de ello, se logran establecer los criterios que se deben tener en cuenta en la fase diagnóstica para el perfilamiento de la situación del cliente (anunciante) y del contexto de marca desde cuatro categorías: mercados, comunicación, personas y tendencias. Estas mismas categorías se tienen en cuenta para determinar las variables
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El punto de partida para establecer las variables fue el análisis de los procesos de trabajo con casos reales de los premios Effie College Colombia 2018 y 2019, en especial, los casos con los que el grupo investigador obtuvo dos premios oro (no se nombran por confidencialidad). A partir de ello, se logran establecer los criterios que se deben tener en cuenta en la fase diagnóstica para el perfilamiento de la situación del cliente (anunciante) y del contexto de marca desde cuatro categorías: mercados, comunicación, personas y tendencias. Estas mismas categorías se tienen en cuenta para determinar las variablesThis article is one of the research results of the Project strategic planning semiotic model, Phase III, financed by the Jorge Tadeo Lozano University. The project seeks to establish input variables for constructing the diagnostic module of the S-Mood pilot Software that supports the processes of strategic advertising planning. The name of the Software (Sánchez et al., 2018) includes two central aspects of the semiotic planning model; the first, semiotics as a theoretical and conceptual field projected as planning, and the second, the emotionality based on the process of identifying and profile consumers or users of brands, products or services. The starting point to establish the variables was the analysis of the work processes with real cases of the Effie College Colombia 2018 and 2019 awards, especially the cases in which the research group obtained two gold awards (confidentiality). From this, it is possible to establish the criteria that must be taken into account in the diagnostic phase for profiling the situation of the client (advertiser) and the brand context from four categories: markets, communication, people, and trends. These same categories are taken into account to determine the technical variables in the layout and code writing process for the pilot Software.25 páginasapplication/pdfspaUniversidad de Bogotá Jorge Tadeo LozanoPlaneación estratégicaMercadeo -- Tesis y disertaciones académicasPlanificación estratégica -- Tesis y disertaciones académicasInteligencia artificial -- Tesis y disertaciones académicasDeterminación de las variables culturales y técnicas para la construcción de la fase diagnóstica de un Software piloto para la planeación estratégica publicitariaAcceso restringidohttp://purl.org/coar/access_right/c_f1cfAmbika, P. (2020). “Machine learning and deep learning algorithms on the Industrial Internet of Things (IIoT)”. Advances in computers, 117(1), 321-338.Castells, M. (1997). La era de la información. Volumen 1: La sociedad red. Alianza editorial.Conway, F., & Siegelman, J. (2006). Dark hero of the information age: In search of Norbert Wiener, the father of cybernetics. Basic Books.Deepa, N., Pham, Q. V., Nguyen, D. C., Bhattacharya, S., Prabadevi, B., Gadekallu, T. R., ... & Pathirana, P. N. (2022). “A survey on blockchain for big data: approaches, opportunities, and future directions”. Future Generation Computer Systems.Elbagir, S., & Yang, J. (2020). Sentiment analysis on Twitter with Python’s natural language toolkit and VADER sentiment analyzer. In IAENG Transactions on Engineering Sciences: Special Issue for the International Association of Engineers Conferences 2019 (pp. 63-80).Fainmesser, I. P., Olié Lauga, D., & Ofek, E. (2021). Ratings, reviews, and the marketing of new products. Management Science, 67(11), 7023-7045.Felt, M. (2016). “Social media and the social sciences: How researchers employ Big Data analytics”. Big Data & Society, 3(1), 2053951716645828.García O., Granados O., Romero F. (2018) “Social Media Competitive Intelligence: Measurement and Visualization from a Higher Education Organización”. Applied Informatics. ICAI 2018. Communications in Computer and Information Science. Florez H., Diaz C., Chavarriaga J. (eds). vol 942.Hughes, J. D., Russcher, M. J., Langevin, C. D., Morway, E. D., & McDonald, R. R. (2022). The MODFLOW Application Programming Interface for simulation control and software interoperability. Environmental Modelling & Software, 148, 105257.Hutter, F., Kotthoff, L., & Vanschoren, J. (2019). Automated machine learning: methods, systems, challenges (p. 219). Springer Nature.Jagodič, G., & Šinkovec, M. (2021). Involvement of Artificial Intelligence in Modern Society. International Journal of Management, Knowledge and Learning, 10.Kotabe, M. (2002). Using Euromonitor database in international marketing research. Journal of the Academy of Marketing Science, 30(2), 172.Kotu, V., & Deshpande, B. (2018). Data Science: concepts and practice. Morgan Kaufmann.Luzuriaga, E. S. (2018). Brand asset valuator de Young & Rubicam como modelo de evaluación de marca. 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