[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-120753-es":3,"doc-seo-120753-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},120753,549768064622,"Anda","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_6f874abed73319feea01a86fa6f0fab8",41,"Investigación e Informes","Segmentación de mercado: Machine Learning en marketing en contextos de covid-19","La crisis sanitaria de covid-19 alteró de forma notable el comportamiento de los consumidores, quienes compran y valoran productos mediante dispositivos electrónicos, generando nuevos movimientos entre segmentos. El estudio aplica un modelo de clustering con recursos de Machine Learning para analizar conglomerados como soporte para la segmentación de clientes y la gestión del marketing empresarial. Se administró un cuestionario de 6 preguntas a 506 personas (18-65 años) y se organizó una dataset procesada en RapidMiner Studio 9.10, obteniendo el número óptimo de conglomerados y sus componentes según el indicador de performance.","Sistemas e Informática  \nRevista Industrial Data 26(1): 275-301 (2023) DOI: [https://doi.org/10.15381/idata.v26i1.23623](https://doi.org/10.15381/idata.v26i1.23623)  \nISSN: 1560-9146 (Impreso) / ISSN: 1810-9993 (Electrónico) Facultad de Ingeniería Industrial-UNMSM  \nSegmentación de mercado: Machine Learning en marketing en contextos de covid-19  \nPedro Pablo Chambi Condori 1  \nRecibido: 15/09/2022 AceptAdo: 14/02/2023 publicAdo: 31/07/2023  \nRESUMEN  \nLa crisis sanitaria covid-19 ha provocado cambios jamásvistos en el comportamiento de los consumidores, quienes compran de manera diferente y por mediostambién diferentes. Los consumidores están mirando y valorando los productos a través de dispositivoselectrónicos, configurando movimientos en segmentos de consumidores. El objetivo del presente estudio fueaplicar 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.  \nPalabras clave: investigación de mercados; segmentación; inteligencia artificial; covid-19 .  \nINTRODUCCIÓN  \nEl clustering es un conjunto de técnicas estadísticas descriptivasno inferencial, que es del tipo de aprendizaje automático no supervisado en experiencias de machine learning, cuya aplicaciónestá orientada a agrupar objetos similares en un mismo clúster, por lo que forman conglomerados con alta afinidad interna y diferencia externa. En marketing empresarial, la segmentación de mercado proporciona información acerca de la composición del mercado al diferenciar grupos con características y necesidades similares. Por otro lado, para una empresa, la segmentación de clientes es una herramienta fundamental que permite a la empresa identificar características comunes y diferenciadas dentrode la base de datos de clientes, las cuales son de mucha utilidad para la gestión estratégica de clientes.  \nEn relación con el comportamiento de los consumidores en el contexto de la pandemia, Casco (2020) analizó el impacto del covid-19 en el comportamiento del consumidor y constató que estos recurren cada vez más a la tecnología para adquirir bienes y servicios, así como a servicios de reparto para la entregade productos. Además, Mehta et al. (2020) estudiaron el comportamiento de los consumidores en el contexto del covid-19 yencontraron diferencias entre lo que ocurría en tiempos normales con lo que venía ocurriendo en tiempos de crisis, así como necesidades cambiantes provocadas por factores culturales y la edad de los clientes, que repercuten en nuevos modelos de comportamiento del consumidor. Eger et al. (2021) estudiaron las tendencias y el impacto del covid-19 en el comportamiento del consumidor, documentaron patrones de comportamiento en el transcurso de la segunda ola de la pandemia en el contextode la República Checa e identificaron similitudes y diferencias intergeneracionales.  \nEl brote de coronavirus ha sido una tragedia humana con impactos negativos en la economía global que ha alterado los conceptos de marketing, el contexto mismo de las tácticas y las estrategias del marketing (Kumar et al. , 2020) . Esta crisis sin precedentes obligó a las personas a aislarse, lo que alteró todos  \n1 Doctor. Actualmente, es docente asociado de la Escuela de Ingeniería Comercial de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann de Tacna (Tacna, Perú) .  \nOrcid: [https://orcid.org/0000-0002-8628-6825](https://orcid.org/0000-0002-8628-6825)  \n[E-mail: ](E-mail: pchambic@unjbg.edu.pe)[pchambic@unjbg.edu.pe](E-ma","cbCainEncJ1p6ZvJ","https://ap.wps.com/l/cbCainEncJ1p6ZvJ","pdf",738385,4,1,14,"Spanish","es",110,"# Resumen\n# Introducción\n## Clustering y segmentación en marketing\n## Evidencia sobre el comportamiento del consumidor en covid-19\n## Tecnologías y paradigmas de marketing aplicables al aprendizaje automático","[{\"question\":\"Cuál es el objetivo del estudio sobre segmentación de mercado en covid-19?\",\"answer\":\"Aplicar clustering con recursos de Machine Learning para analizar conglomerados que apoyen la segmentación de consumidores y la gestión estratégica del marketing empresarial.\"},{\"question\":\"Cómo se recolectaron los datos para el análisis?\",\"answer\":\"Mediante un cuestionario de 6 preguntas aplicado a 506 personas de 18 a 65 años, orientado a recoger percepciones sobre salir a comprar.\"},{\"question\":\"Con qué herramienta se procesó la dataset y cómo se determinó el resultado?\",\"answer\":\"Los datos se organizaron en una dataset y se procesaron en RapidMiner Studio 9.10; 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