Segmentación de mercado: Machine Learning en marketing en contextos de covid-19

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.15381/idata.v26i1.23623

Palabras clave:

investigación de mercados, segmentación, inteligencia artificial, covid-19

Resumen

La crisis sanitaria covid-19 ha provocado cambios jamás vistos en el comportamiento de los consumidores, quienes compran de manera diferente y por medios también diferentes. Los consumidores están mirando y valorando los productos a través de dispositivos electrónicos, configurando movimientos en segmentos de consumidores. El objetivo del presente estudio fue aplicar el modelo de clustering con recursos de Machine Learning en el análisis de conglomerados como recurso para la segmentación de consumidores, como un componente importante para la gestión del marketing empresarial. Para dicho propósito, se suministró un cuestionario de 6 preguntas a 506 personas de entre 18 y 65 años para recoger sus percepciones sobre el hecho de salir a comprar. Con los datos recogidos se organizó una dataset para procesarlo en el software RapidMiner Studio 9.10. Como resultado, se obtuvo la cantidad óptima de conglomerados y sus componentes a partir del indicador de performance procurado por Machine Learning.

Biografía del autor/a

  • Pedro Pablo Chambi Condori, Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann de Tacna. Tacna, Perú

    PhD. Associate professor at the School of Commercial Engineering of Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann de Tacna (Tacna, Peru).

Publicado

2023-07-31 — Actualizado el 2023-10-18

Número

Sección

Sistemas e Informática

Cómo citar

Segmentación de mercado: Machine Learning en marketing en contextos de covid-19. (2023). Industrial Data, 26(1), 275-301. https://doi.org/10.15381/idata.v26i1.23623