Un modelo de segmentación sociodemográfica para los consumidores de un portafolio de productos y servicios enfocado en marketing digital

Aug 5, 2026

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La pandemia de COVID-19 transformó prácticas cotidianas y aceleró el uso de elementos físicos y tecnológicos para contener contagios. En ese contexto, se propone un modelo de segmentación sociodemográfica para identificar perfiles de consumidores de una campaña de marketing digital de una agencia publicitaria, orientada a un portafolio de tapabocas quirúrgicos desechables. Los datos provienen de información del Instituto Nacional de Salud y del Ministerio de Salud en Colombia entre el 2 de marzo de 2020 y el 21 de diciembre de 2022. El estudio aplica clusterización con k-means y obtiene cinco clústeres para sustentar la efectividad del enfoque con Machine Learning en Facebook e Instagram.

IdiomaSpanish

CategoríaInvestigación e Informes

FormatoPDF

Páginas84

Tiempo de lectura2 h 9 min

AccesoGratis para descargar

Tabla de contenidos

Introducción

Diseño de investigación

Planteamiento del problema

Objetivos

Metodología y datos

Resultados y discusión

Un modelo de segmentación sociodemográfica para los consumidores de un portafolio de productos y servicios enfocado en marketing digital Gustavo Adolfo González Hernández Universidad Nacional de Colombia Facultad de Minas, Área Curricular de Ingeniería de Sistemas e Informática Medellín, Colombia Un modelo de segmentación sociodemográfica para los consumidores de un portafolio de productos y servicios enfocado en marketing digital Gustavo Adolfo González Hernández Trabajo de profundización presentado como requisito parcial para optar al título de: Magister en Ingeniería – Ingeniería Analítica Profundización Director (a): Ph. D. Fernán Alonso Villa Garzón Universidad Nacional de Colombia Facultad de Minas, Área Curricular de Ingeniería de Sistemas e Informática Medellín, Colombia Declaración de obra original Yo declaro lo siguiente: He leído el Acuerdo 035 de 2003 del Consejo Académico de la Universidad Nacional.«Reglamento sobre propiedad intelectual» y la Normatividad Nacional relacionada al respeto de los derechos de autor. Esta disertación representa mi trabajo original, exceptodonde he reconocido las ideas, las palabras, o materiales de otros autores. Cuando se han presentado ideas o palabras de otros autores en esta disertación, herealizado su respectivo reconocimiento aplicando correctamente los esquemas de citas y referencias bibliográficas en el estilo requerido. He obtenido el permiso del autor o editor para incluir cualquier material con derechos de autor (por ejemplo, tablas, figuras, instrumentos de encuesta o grandes porciones de texto) . Por último, he sometido esta disertación a la herramienta de integridad académica, definida por la universidad. GUSTAVO ADOLFO GONZÁLEZ HERNÁNDEZ Fecha: 31/01/2023 Resumen La pandemia del COVID-19 , declarada como tal a inicios del año 2020 , tuvo serios impactos en la vida cotidiana. La población mundial tuvo que adaptarse a nuevas condiciones, entre ellas, al uso de diferentes elementos físicos y tecnológicos con el fin de contener el contagio. Así, el tapabocas se convirtió en el accesorio más usado a nivelmundial y, empresas como las agencias publicitarias , pueden conocer qué personas lousan 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 apartir de la programación por aprendizaje no supervisado de Machine Learning. Seconcluye que la aplicación de modelos de Machine Learning L al Marketing Digital resultaser efectiva para la clasificación de posibles grupos de usuarios de productos y servicios que se puedan ofrecer por estas plataformas como Facebook e Instagram. Palabras clave: Machine Learning, Aprendizaje No Supervisado, Clusterización, Marketing digital, Pandemia. Abstract A sociodemographic segmentation model for consumers of a portfolio of products and services focused on digital marketing The COVID-19 pandemic, declared as such at the beginning of 2020, had serious impactson 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 propose

Preguntas frecuentes

Qué problema aborda la tesis y cuál es su enfoque central?

La tesis desarrolla un modelo de segmentación sociodemográfica para identificar grupos de consumidores en una campaña de marketing digital relacionada con tapabocas quirúrgicos desechables.

Qué datos se utilizan para construir el modelo?

Se usan datos del Instituto Nacional de Salud y del Ministerio de Salud sobre casos positivos de COVID-19 en Colombia, desde el 2 de marzo de 2020 hasta el 21 de diciembre de 2022.

Cómo se realiza el análisis y cuántos clústeres se obtienen?

Se aplica clusterización mediante el método k-means en un esquema de aprendizaje no supervisado, obteniendo 5 clústeres.

Aug 5, 2026

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